复杂背景下基于SIFT算法的局部遮挡人脸识别

作     者：翁存福 朱喜顺 WENG Cun-fu;ZHU Xi-shun

作者机构：江西师范大学科学技术学院江西九江332020 南昌大学先进制造学院江西南昌330000 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2024年第41卷第2期

页      面：232-236页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：2021年度江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ217906) 

主　　题：复杂背景 高斯函数 平滑约束 面部特征权重 

摘      要：由于复杂的背景环境中存在大量噪声点、平滑点以及失真点,影响人脸识别效果,提出基于SIFT算法的局部遮挡人脸识别方法。考虑到噪声因素的影响建立尺度不变高斯函数,通过该函数描述原始图像的噪声干扰,查找平滑程度最高的像素点,以像素均值作为参考,对像素点及周围区域实行平滑约束。建立包含眼睛、鼻子、嘴巴以及耳朵的面部特征子集,与标准图像比对,采用最大期望算法提取重叠度最高的面部特征,作为人脸识别的参照标准。采用两个向量的内积衡量人脸图像与参考值之间的相似度,计算存在和不存在局部遮挡的特征权重,建立置信区间,代入面部特征权重实施置信对比,完成人脸识别。实验结果表明,所提方法的识别精准度较高,在灰度变化、噪声以及局部遮挡的情况下均能够保证识别精度。