20、基于内容特征组合的人脸识别方法及序列图像人脸识别技术

基于内容特征组合的人脸识别方法及序列图像人脸识别技术

1. 内容特征组合的人脸识别方法概述

在图像识别领域，基于内容的图像检索（CBIR）系统虽能区分不同类型的图像，如花朵与建筑图像，但在一些复杂场景下，如识别同卵双胞胎时存在困难。目前，基于内容的人脸识别系统研究相对不足，多数研究集中在基于内容的人脸检测而非识别。

1.1 提出的方法

由于人脸数据库中的图像具有多种变化，如表情、姿态、旋转、尺度和面部细节等，单一特征不足以准确识别人脸。因此，提出了一种将颜色、纹理和形状属性进行加权组合的方法，以提高识别系统的性能。具体操作如下：
- 特征提取 ：
- 颜色特征 ：选择颜色直方图来提取人脸图像的颜色属性，其计算方式为：
[H(i) = \frac{I(i)}{\sum_{i = 1}^{256} I(i)}]
其中，(I(i)) 是灰度图像的强度值或彩色图像的红（R）、绿（G）、蓝（B）颜色分量的值，索引 (i) 表示直方图的区间或灰度级。
- 纹理特征 ：使用 Gabor 小波滤波器提取纹理特征。2D Gabor 滤波器在空间域的定义如下：
[g_{\lambda,\theta,\Psi,\sigma,\gamma}(x,y) = \exp\left[-\frac{x’^2 + \gamma^2y’^2}{2\sigma^2}\right]\cos\left[2\pi\frac{x’}{\lambda} + \psi\right]]
其中：
[x’ = x\cos(\theta) +