吉林大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (5): 1410-1416.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201405030

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基于思维进化的机器学习的遮挡人脸识别

李根, 李文辉   

  1. 吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012
  • 收稿日期:2013-06-07 出版日期:2014-09-01 发布日期:2014-09-01
  • 通讯作者: 李文辉(1961),男,教授,博士生导师.研究方向:计算机图形学,数字图像处理,计算机视觉.E-mail:liwh@jlu.edu.cn
  • 作者简介:李根(1982), 男, 博士研究生.研究方向:计算机视觉, 数字图像处理.E-mail:genlee@sina.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(60873147); 吉林省科技发展计划重点项目(20120305).

Face occlusion recognition based on MEBML

LI Gen,LI Wen-hui   

  1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
  • Received:2013-06-07 Online:2014-09-01 Published:2014-09-01

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826

摘要：

针对遮挡人脸的识别问题,提出了基于思维进化的机器学习(MEBML)与局部特征结合的方法。首先提出了LBP偏移特征组的提取方法,定义一种新的特征对比规则,根据遮挡人脸图像与无遮挡人脸图像的局部特征进行对比,记录对比相似度作为局部区域的得分。然后对所有局部区域进行趋同过程和异化过程的演化,得到无遮挡区域及遮挡物体区域。当无遮挡区域满足一定比例且分布集中时,应用该区域特征完成遮挡人脸条件下的人脸识别。实验结果表明:新方法的遮挡人脸识别准确率在92%以上,并具有较低的误识率。

关键词: 计算机应用, 思维进化算法, 局部二值模式, 遮挡人脸识别

Abstract:

To solve the problem of face occlusion recognition, an algorithm, which combines Mind-Evolution-Based Machine Learning (MEBML) and local face feature, is proposed. First, a new method of LBP offset feature group extraction is presented to define a new feature contrast rule. By contrasting images between face occlusion and non-occlusion, the local area score of similarity is obtained. Second, similartaxis and dissimilation evolutionary operations are carried out for all local areas. Then, the areas of face occlusion and non-occlusion are obtained. Finally, if the non-occlusion area is large enough and centralized, the feature of this area can be used to recognize face even it is partially covered. Experiment results demonstrate that the new method can recognize 92% face occlusion images with low error ratio.

Key words: computer application, mind evolutionary algorithm, local binary patterns, face occlusion recognition

中图分类号: 

  • TP391
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