多特征融合的近红外与可见光异质人脸识别

考虑到传统识别方法忽略了异质人脸图像的特征融合,导致其识别性能较差,利用多特征融合算法提出了近红外与可见光异质人脸识别方法研究。在人脸图像区域中计算了梯度方向均值,定义了异质人脸特征点,引入代价函数进行迭代计算,提取出异质人脸特征点,通过Gabor函数变换,根据人脸识别特征融合的标准,完成异质人脸图像的多特征融合,结合异质人脸识别原理设计,实现了异质人脸的识别。实验结果表明,多特征融合的识别方法的特征识别重复率超过了90%,人脸图像平面颠簸程度在4%左右,可以使得人脸图像平面变得更加平滑。