一种人脸识别的新方法

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随着人们对公共安全的日益重视,以人脸识别为主的生物特征识别技术受到越来越多的关注。在理想情况下(如光照不变、姿态稳定、图片离线静止、无遮挡等),人脸识别技术已趋于成熟,但在实际应用如车载机面部打卡系统、小区监控系统等中,仍存在着对未知人脸身份判别并给予报警提示的难题。本文提出两种人脸识别的新方法,能在降低误识率的同时,提高人脸识别的识别率。本文首先对人脸及五官进行在线采集,并对采集的人脸、人眼进行灰度校正、直方图均衡化等预处理操作;然后,采用Fisher线性判别方法,对人脸进行特征提取;最后,采用类间+类内判别法及改进的K近邻投票表决法实现人脸识别。除对实时采集人脸库进行实验外,本文也将所提识别方法应用于YaleA和YaleB人脸库,并与现有人脸识别方法进行比较。实验结果表明,本文提出的方法具有更好的识别效果。
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