华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2012, Vol. 40 ›› Issue (8): 46-50.

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基于2DNPP 和Trace 变换的平面内旋转人脸识别

施展 杜明辉 梁亚玲   

  1. 华南理工大学 电子与信息学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2012-02-16 修回日期:2012-04-28 出版日期:2012-08-25 发布日期:2012-07-01
  • 通信作者: 施展(1983-) ,男,博士生,主要从事图像处理、模式分类等的研究. E-mail:ichangchun@163.com
  • 作者简介:施展(1983-) ,男,博士生,主要从事图像处理、模式分类等的研究.
  • 基金资助:

    NSFC-广东省自然科学联合基金资助项目( U0735004) ; 广东省自然科学基金资助项目( 05006593) ; 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目( X2dXD2116370)

In-Plane Rotary Face Recognition Based on 2DNPP and Trace Transform

Shi Zhan  Du Ming-hui  Liang Ya-ling   

  1. School of Electronic and Information Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2012-02-16 Revised:2012-04-28 Online:2012-08-25 Published:2012-07-01
  • Contact: 施展(1983-) ,男,博士生,主要从事图像处理、模式分类等的研究. E-mail:ichangchun@163.com
  • About author:施展(1983-) ,男,博士生,主要从事图像处理、模式分类等的研究.
  • Supported by:

    NSFC-广东省自然科学联合基金资助项目( U0735004) ; 广东省自然科学基金资助项目( 05006593) ; 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目( X2dXD2116370)

摘要: 针对平面内具有随机旋转角度的人脸图像难以识别问题,提出一种融合二维近邻保持投影( 2DNPP) 和Trace 变换的方法,以实现图像旋转不变性特征提取和识别. 首先对图像做一重和二重Trace 变换,然后对二重曲线进行匹配计算,得到既对平面内旋转变化具有鲁棒性、又能保存丰富图像信息的特征,最后通过2DNPP 进行降维并分类. 用该方法分别对正面的、旋转的、加噪声的人脸图像进行了识别实验,并与SIFT、pseudo-Zernike等方法进行了比较,结果表明: 对于具有随机旋转角度的ORL 图像库,文中算法识别率达到96%,且对白噪声具有较强的鲁棒性.

关键词: 人脸识别, Trace 变换, 旋转不变性, 特征提取

Abstract:

As it is difficult to recognize the facial image with a random rotation angle in a plane,a method integrating 2DNPP with Trace transform is proposed for the extraction and recognition of rotation-invariant features. In this method,first,the image is dealt with through the first and the second Trace transform. Then,the matching calculation of the double Trace feature is carried out,thus achieving a feature,which not only is robust to in-plane rotation but also can preserve most information of the raw image. Finally,the classification and dimension reduction are conducted by means of 2DNPP. The proposed method is compared with SIFT,pseudo-Zernike methods on frontal,rotary and noisy facial image databases. The results show that,on the ORL image database with a random rotation angle,the proposed method has a recognition rate of 96% as well as a strong robustness to white noise.

Key words: face recognition, Trace transform, rotation invariance, feature extraction

中图分类号: