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[1]赵文仓,王 倩,董瑞霞.基于多尺度分析的人脸识别算法研究[J].工业仪表与自动化装置,2017,(04):11-15.
　ZHAO Wencang,WANG Qian,DONG Ruixia.Research on face recognition algorithm based on multiscale analysis[J].Industrial Instrumentation & Automation,2017,(04):11-15.
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基于多尺度分析的人脸识别算法研究

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2017年04期
页码:
11-15
栏目:
出版日期:
2017-08-15

文章信息/Info

Title:
Research on face recognition algorithm based on multiscale analysis
文章编号:
1000-0682（2017）04-0000-00
作者:
赵文仓; 王 倩; 董瑞霞
（青岛科技大学 自动化与电子工程学院，山东 青岛 266042）
Author(s):
ZHAO Wencang; WANG Qian; DONG Ruixia
(College of Automation and Electronic Engineering,Qingdao University of Science & Technology,Shandong Qingdao 266042, China)
关键词:
人脸识别; 多尺度分析; 轮廓特征; 角点特征
Keywords:
face recognition;  multiscale analysis;  contour feature;  corner feature
分类号:
TP391
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对传统的人脸识别算法易受光照等因素影响的缺点，提出了一种基于多尺度分析的人脸识别算法。首先，对采集到的人脸图像进行预处理，去除噪声，减弱无用信息，增强有用信息；然后，在粗尺度上采用形态学梯度边缘检测算法对人脸轮廓进行提取，缩小人脸库的搜索范围；最后，在细尺度上对人脸的不变特征进行提取，采用Harris角点检测算法对在粗尺度上得到的边缘图像进行特征提取，减少计算量，提高了识别速度。在自己拍摄的人脸库上对算法进行验证，实验表明，对易于进行轮廓提取的人脸图像的识别速度较快，精度较高。
Abstract:
The traditional face recognition algorithms are easily affected by some factor such as illumination, so theface recognition algorithm based on multiscale analysis is proposed in this paper. First, preprocessing on the detected face images is conducted. It can remove noise, reduce the useless information and enhance the useful information. Then, the face contour feature is extracted through the morphology gradient edge detection algorithm on the coarse scale. It can narrow down the search scope in the face database. Finally, the invariant feature is extracted on the fine scale. The feature of the edge images adopted on the coarse scale is extracted through the Harris corner detection algorithm. The calculation is reduced and the speed of recognition is improved. This algorithm is verified on the face database photographed by myself. Experimental results show that the algorithm has faster recognition speed and higher precision on the face images whose contour feature is easily extracted.

参考文献/References:

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相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2016-10-18
基金项目：山东省科技计划项目（2013YD01033）；山东省自然科学基金(ZR2015FL008)
作者简介：赵文仓（1973），男，山东聊城人，教授，博士（后），硕士生导师，研究方向为
更新日期/Last Update: 1900-01-01