陈志勇, 彭力, 张纪宽

(江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122)

基于全局与局部特征的嵌入式人脸识别系统

陈志勇, 彭力*, 张纪宽

(江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122)

基于主成分分析人脸识别算法,提出一种基于全局特征和局部特征的加权算法,并且在嵌入式(Tiny6410)上完成系统的设计与实现。利用主成分分析提取人脸全局特征,根据特征值贡献率获取降维后的人脸子空间,采用欧氏距离匹配测试样本;用人眼检测算法、鼻子检测算法等提取每个样本的左眼、右眼、鼻子、嘴,分别建立样本集,采用主成分分析;分别计算全局和局部特征的离散度,根据离散度进行自动加权算法,给出最终的人脸识别结果。实验表明,该系统具有一定的稳定性,识别效果优于单一模块的识别。

主成分分析;全局特征;局部特征;离散度;加权

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,已广泛用于多种领域[1]。主成分分析(PCA)是容易执行的经典人脸识别算法,分析过程也被应用于各种研究方法。经典PCA算法以人脸整体作为样本,对全局进行分析降维,运用最近邻法则判断待识别对象,并取得较好的效果。但局部特征(人眼、鼻子、嘴)在整个过程中的地位和影响同样不可或缺[2]。如果待识别者具有独特的局部特征,一定程度上可以靠局部特征判别这个人。

文中在全局特征子空间的基础上提出一种基于全局与局部特征的加权人脸识别算法,并且在嵌入式平台上完成系统的设计与实现。……