王东署，郑光璞

基于发育网络的复杂背景下人脸识别

王东署，郑光璞

(郑州大学 电气工程学院，河南 郑州 450001)

摘要：针对人脸识别中光线、背景及面部表情的变化，利用密歇根州立大学人脸库构建复杂背景人脸图像库，并将发育网络应用于二维人脸识别.引入突触维护机制来处理复杂背景，可以自动决定突触的完全去除、保留和部分去除，弱化背景并强化人脸，从而降低复杂背景对人脸识别的不利影响.通过和传统方法测试结果对比，采用带突触维护机制的发育网络对复杂背景下人脸的识别可以取得更好的效果，其识别率可达96%以上.

关键词：发育网络；人脸识别；复杂背景；突触维护；识别率

0引言

人脸识别作为计算机视觉及模式识别研究的一个重要子领域，具有重要的理论研究意义和实际应用价值.复杂背景下的人脸识别是一个非常复杂和极具挑战性的课题，它与指纹、视网膜、基因、声音等其他人体生物特征识别相比，具有友好、简单、易于被接受等特点，近年已被广泛用于国家安全、银行密码系统、公安刑侦破案等领域[1].

在复杂背景人脸识别的研究中，国内较有代表性的研究有：王波等[2]提出了具有形状约束的snake模型的人脸检测方法；于威威等[3]利用灰度边缘图像并结合人脸的几何特征，检验双眼及人脸的真实性；田春娜等[4]则采用基于聚类有效性分析及多姿态检测算法检测人脸.此外，仲澄等[5]提出一种新的自适应肤色……