彩色人脸鉴别特征抽取及识别

彩色人脸鉴别特征抽取及识别

刘永芹，刘永俊，常晋义

【摘 要】目前存在的彩色人脸识别方法大多是将彩色图像转换为灰度图像后，采用基于灰度图像的特征抽取与识别算法进行分类识别.本文根据彩色人脸图像的构成特点，对彩色人脸图像的R、G、B三个分量色彩信息进行特征抽取与分析，进而找出适合对彩色人脸图像进行自动识别的鉴别特征.最后，在国际通用的AR标准彩色人脸库中进行了大量实验，验证了本文算法的有效性. 【期刊名称】常熟理工学院学报 【年(卷),期】2010(024)008 【总页数】5

【关键词】彩色人脸识别；鉴别特征；主分量分析；特征抽取

0引言

目前，大多数人脸识别方法都是基于灰度人脸图像的［1-3］].研究发现，利用彩色信息相对于仅研究灰度图像能提高人脸图像的识别率，因此越来越多的研究者开始利用人脸图像的彩色信息来提高人脸识别算法的性能［4-7］.近年来，研究彩色人脸图像识别的方法大多数并不是直接对彩色人脸图像进行处理.Creed等人[6,7]在他们的彩色人脸识别研究中，首先将彩色人脸图像变换到单一的灰度图像模式，然后基于灰度图像进行彩色人脸的识别.在后来的研究中，Torres等人将传统的主成分分析算法拓展到彩色人脸识别研究［8］.首先将彩色人脸的三个颜色通道分别表示成向量的形式，然后在每个颜色通道上进行人脸的分类，最后融合三个通道的分类结果作为最终的彩色人脸识别结果.Yang等人［9］提出了一种统一的彩色人脸识别模型，这种模型采用一组彩色分量的