摘要
针对传统人脸识别方法对于人脸姿态变化中偏转人脸的识别率较低的问题,提出一种基于监督下降法(SDM)模型和熵加权Gabor特征的鲁棒人脸识别方案。首先,利用SDM模型提取人脸图像局部特征,对人脸进行矫正对齐;然后,将人脸构建成一个变形网格,并计算Gabor特征系数(Gabor jets);再后,引入图像的熵来加权Gabor jets特征,并进行局部归一化(LN);最后,利用Borda计数将输入人脸图像上的Gabor jets与图库进行比较,并通过统计模型对人脸进行分类识别。实验结果表明,该方案能够很好的识别具有姿势、光照和表情变化的人脸图像,特别对人脸偏转具有很强的鲁棒性。
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