采用双字典协作稀疏表示的光照及表情顽健人脸识别

（宁波大学信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211）

采用双字典协作稀疏表示的光照及表情顽健人脸识别

龚飞，金炜，朱珂晴，符冉迪，曹燕

（宁波大学信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211）

提出一种采用小波变换 （WT）及双字典协作稀疏表示分类 （CSRC）的人脸识别方法——WT-CSRC。WT-CSRC首先利用PCA（主成分分析）将小波分解后的人脸高频细节子图融合成高频细节图像；然后用PCA分别对人脸低频图像和高频细节图像进行特征提取，构造低频和高频特征空间，并用训练样本在两种特征空间上的投影集构造低频字典和高频字典；最后将测试样本在两种字典上进行稀疏表示，并引入互相关系数以增强人脸识别的可靠性，实现了人脸的协作分类。实验结果表明，提出的方法提高了人脸识别率，对光照变化及表情变化具有较强的顽健性，并且具有较高的时间效率。

人脸识别；双字典；协作稀疏表示；互相关系数

1 引言

人脸识别技术因其在系统安全验证、身份管理、信用验证、智能家居等方面的巨大应用前景，成为一个当前模式识别和人工智能领域越来越热门的研究方向[1]，特别是随着移动应用的发展，面向移动终端的人脸识别技术更是成为移动身份认证的重要手段。然而，现有的人脸识别技术大都仅在光照均匀、表情及姿态变化小、无遮挡等理想场景下才能取得较好的效果，而在实际应用中，终端可随意移动，难以保证理想的成像条件，因此，非理想条件下的顽健人脸识别方法成为移动身份识别亟待解决的问题，特别是光照及表情顽健的人脸识别研究，仍然是当前人脸识别研究中的挑战和热点之一。……