基于Gabor滤波器和BP神经网络的人脸皮肤皱纹区域自动识别

基于Gabor滤波器和BP神经网络的人脸皮肤皱纹区域自

动识别

顼改燕;徐华;翟忠武;葛庆平

【期刊名称】《计算机应用》 【年(卷),期】2010(030)002

【摘要】由于色斑和毛孔等强噪声的干扰,人脸皱纹识别特别是对面部细纹理的识别受到了严重影响.针对上述问题提出了一种基于Gabor滤波器和BP神经网络相结合的人脸皱纹识别算法.通过训练好的BP神经网络人脸皮肤图像首先识别是否存在皱纹,再分别自动标注存在皱纹的区域.本算法首先基于不同年龄的多幅人脸照片创建皱纹样本库,采用样本库训练神经BP网络.其次分别选取含皱纹和不含皱纹的图片,然后用Gabor滤波器组计算出图片的频谱特征,将它们作为训练样本,训练得到用于识别的BP神经网络.大量测试结果表明,本算法能够消除或减少色斑、毛孔等噪声的干扰,对有皱纹区域和无皱纹区域的识别率可达到85%以上.

【总页数】3页(430-432)

【关键词】Gabor变换;BP神经网络;纹理分析;皱纹识别;模式识别 【作者】顼改燕;徐华;翟忠武;葛庆平

【作者单位】首都师范大学,信息工程学院,北京,100048;清华大学,智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;清华大学,信息科学与技术国家实验室(筹),北京,100084;清华大学,计算机科学与技术系,北京,100084;清华大学,智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;清华大学,信息科学与技术国家实验室(筹),北京,100084;清华大学,计算机科学与技术系,北京,100084;清华大学,智能技术与