【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第6期 293-295页,共4页

【作 者】： 刘爽 [1] ; 王锋 [2]

【摘 要】 研究基于动态图像序列的人脸准确识别。人体在运动的过程中，脸部会发生较大幅度的震动，造成人脸姿态特征不可避免的发现形变，造成对图像的干扰，识别误差较大。传统的识别方法多是以人脸姿态特征作为识别的基础的静态识别，一旦人体运动幅度加大，人脸姿态特征发生变化，必然造成识别的准确度下降。为了避免上述问题，提出了一种利用Curvelet布尔核转换的动态图像序列人脸识别的算法。利用Curvelet转换算法对全部动态图像序列相关参数进行降维处理，利用布尔核转换将形变较大的人脸关键细节特点进行约束分类，建立多约束的完整动态人脸特征模型，保证姿态形变可控，最终实现了运动中的人脸识别。实验证明，利用上述算法进行运动中的人脸识别，提高了人脸识别的准确率。