人脸识别综述与展望第4页生存

人脸识别综述与展望 (第4页)

rudin等[35]也采用分级结构的弹性图，通过去除了一些冗余节点，形成稀疏的人脸描述结构。另一种方法是，Nastar等[36]提出将人脸图像I(x，y)表示为可变形的3D格表(x，y，I(x，y))，将人脸匹配问题转换为曲面匹配问题，利用有限分析的方法进行曲面变形，根据两幅图像之间变形匹配的程度识别人脸。

7）几种混合方法的有效性

(1)K-L投影和奇异值分解(SVD)相融合的分类判别方法。

K-L变换的核心过程是计算特征值和特征向量。而图像的奇异值具有良好的稳定性，当图像有小的扰动时，奇异值的变化不大。奇异值表示了图像的代数特征，在某种程度上，SVD特征同时拥有代数与几何两方面的不变性。利用K-L投影后的主分量特征向量与SVD特征向量对人脸进行识别

，提高识别的准确性[37]。

(2)HMM和奇异值分解相融合的分类判别方法。

采用奇异值分解方法进行特征提取，一般是把一幅图像(长为H)看成一个N×M的矩阵，求取其奇异值作为人脸识别的特征。在这里我们采用采样窗对同一幅图片进行重叠采样(如图4)，对采样所得到的矩阵分别求其对应的前k个最大的奇异值，分别对每一组奇异值进行矢量标准化和矢量重新排序，把这些处理后的奇异值按采样顺序组成一组向量，这组向量是惟一的[38]。

图4 采样窗采样

综合上述论文中的实验数据表明[39]，如表1：

表1 人脸识别算法比较

8）基于三维模型的方法

该类方法一般先在图像上检测出与通用模型顶点对应的特征点，然后根据特征点调节通用模型，最后通过纹理映射得到特定人脸的3D模型。Tibbalds[40]基于结构光源和立体视觉理论，通过摄像机获取立体图像，根据图像特征点之间匹配构造人脸的三维表面，如图5所示。

图5 三维人脸表面模型 图6 合成的不同姿态和光照条件下二维人脸表面模型

Zhao[41]提出了一个新的SSFS(Symetric Shape- from-Shading)理论来处理像人脸这类对称对象的识别问题，基于SSFS理论和一个一般的三维人脸模型来解决光照变化问题，通过基于SFS的视图合成技术解决人脸姿态问题，针对不同姿态和光照条件合成的三维人脸模型如图6所示。

三维图像有三种建模方法：基于图像特征的方法[42、43]、基于几何[44]、基于模型可变参数的方法[45]。其中，基于模型可变参数的方法与基于图像特征的方法的最大区别在于：后者在人脸姿态每变化一次后，需要重新搜索特征点的坐标，而前者只需调整3D 变形模型的参数。三维重建的系统框图，如图7所示。

图7　三维建模的系统框图

&nbs

上一页[1][2][3][4][5][6]下一页