Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2010，46（28）1引言
人脸作为人类的一个非常重要的外在特征，是人们每天
需要接触和处理的事物。正是因为人脸如此重要，人脸识别在安全、医学、通信、人机交互等领域具有广泛的应用[1-7]。同时也吸引了很多的科研人员致力于人脸识别算法的研究。但由于受到光照、表情、姿势等外部因素的变化影响，到目前为止人脸识别的准确率并不能令人满意。因此，人脸识别仍然是科研人员热衷的一个研究领域。
人脸包含了很多的信息，比如眼睛、鼻子、嘴、皱纹特征，还包括了两个眼睛之间的距离，眼睛和嘴之间的距离甚至还有眼睛、鼻子、嘴之间的相对位置等信息。把人脸包含的信息分成了两类：特征信息（Feature Information ，FI ），如眼睛、鼻子、嘴等信息；结构信息（Structure Information ，SI ），如眼睛之间的距离，眼睛和嘴之间的距离等信息。既然人脸包含了特征信息和结构信息两类信息，因此一个好的人脸识别算法必须同时运用这两种信息才能取得较好的设别率。
目前的人脸识别方法根据对人脸图像的处理方法可以分为以下两类：一类是将人脸作为一个整体处理，采用降维措施获得人脸图像的特征值作为人脸图像的表示，比如PCA 、LDA 、NMF 等方法
[1-4]
；另一类是将人脸的主要特征信息如眼
睛、鼻子、嘴等关键部位的特征区域找出并作为该人脸的表示[5-7]。在提取了人脸的表示以后采用欧氏距离等方法计算每个人脸图像表示之间的距离从而进行训练学习与人脸识别。以上两类方法前者考虑了整个人脸图像的信息，主要是考虑了结构信息，即人脸图像中每个特征之间的拓扑关系，但当人脸中关键部位如眼睛、嘴在有表情时会产生很大的变化，此时提取出来的表示与自然表情下的表示有较大的差别。后者则注重考虑特征信息，即重点处理眼睛、鼻子、嘴等特征信息但忽视了这些特征信息之间的拓扑关系，因此这两类方法都没有取得令人满意的识别效果。
提出了一种基于图像分割的人脸识别方法，该方法同时考虑了特征信息和结构信息以达到提高识别准确率的目的。将人脸图像根据中国美术中的“三庭五眼”结构理论分成了5′3个子图像，这15个子图像具有相同的行数和列数。在每
个子图像中采用LDA 方法获取图像的构成矩阵的特征值作为该子图像的表示。根据每个部分在人脸中的重要性对每个子图像的特征值赋予不同的权重，最后通过加权距离计算人脸之间的相似度，从而达到提高识别准确率的目的。实验结果表明该方法可以有效提高人脸的识别准确率，并对人脸的表情和光照具有较好的鲁棒性。
图像分割方法在人脸识别中的应用
何光辉1，2
，唐远炎1，房斌1，张太平1
HE Guang-hui 1，2
，TANG Yuan-yan 1，FANG Bin 1，ZHANG Tai-ping 1
1.重庆大学计算机学院，重庆400030
2.重庆大学数理学院，重庆400030
1.College of Computer Science ，Chongqing University ，Chongqing 400030，China
2.College of Mathematics and Physics ，Chongqing University ，Chongqing 400030，China
HE Guang-hui ，TANG Yuan-yan ，FANG Bin ，et al.Image partition method in face https://www.doczj.com/doc/5017500758.html,puter Engineering and Applications ，2010，46（28）：196-198.
Abstract ：The accuracy of face recognition can not satisfy the researchers and engineers for pose invariance ，lighting condi-tion and expression.This paper proposes a novel method to present the facial data and improve the accuracy ，which takes in-to both feature information and structure information.Experiments show that the proposed method is effective to expression recognition with AR and ORL datasets ，and is robust to lighting and expression variable.Key words ：face recognition ；image partition ；Linear Discriminant Analysis （LDA ）摘
要：人脸识别由于受到光照、表情、姿势等因素的影响一直没有能够取得非常满意的识别率。提出了基于图像分割的人脸识
别方法，该方法同时考虑了人脸图像中特征信息和结构信息，实验采用AR 和ORL 人脸数据库，结果表明该方法能有效提高人脸识别的准确率，同时对表情变化、灯光具有一定的鲁棒性。关键词：人脸识别；图像分割；线性判别分析DOI ：10.3778/j.issn.1002-8331.2010.28.055
文章编号：1002-8331（2010）28-0196-03
文献标识码：Ａ
中图分类号：TP391.4
基金项目：重庆市科委科技计划项目攻关项目（No.2074920070126）。
作者简介：何光辉（1976-），男，博士生，讲师，研究方向：模式识别、小波分析、数据挖掘；唐远炎（1943-），男，教授，博导，研究方向：模式识别、小波分析。收稿日期：2009-03-24
修回日期：2009-05-11
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