基于特征提取与认证的彩色图像人脸检测

在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后,综合这两种方法的优点,提出了一种基于频谱脸和Fisher-face的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的,所以对人脸图像使用二维小波变换,提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立叶变换,从而获得原人像的一个低维空间的表达。但是频谱脸特征维数仍然较高,所以在频谱脸法的基础上继续提取人脸频谱图像的Fisherface特征,降低特征的维数,提高识别效率。利用人脸面部构造产生的灰度特性提取眼睛,利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴,进而根据眼睛和嘴巴构成三角形模板的特性,精确定位人脸在图像中的位置。实验结果表明,这种结合肤色和面部特征的算法,能够对人脸进行较快速、准确的定位,而且结果比较稳定可靠。