基于超分辨率的人脸识别身份认证系统

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基于超分辨率的人脸识别身份认证系统

作者：任李

来源：《科教导刊·电子版》2017年第34期

摘 要 为提高人脸识效率别，结合引入图像超分辨率重建技术及深度图像信息，开发设计了基于超分辨率的人脸识别身份认证系统。本系统考虑实际应用当中采集图像分辨率不高影响识别效果的问题，在图像采集环节利用kinect 2.0摄像头采集彩色-深度图像信息，并加入了图像超分辨率重建，提升了输入图像的质量，降低了检测误差。 关键词 人脸识别 超分辨率 Kinect 中图分类号：TP391 文献标识码：A 0引言

在现代社会，快速、精确的身份识别是保障社会高效运转和公共安全的必要前提，日益受到人们的高度重视。传统的人脸识别受非均匀光照、姿势变化、表情变化、面部遮挡等影响较大，因此提高人脸识别算法鲁棒性的问题亟待解决。基于彩色-深度图像数据的人脸识别，将面部的深度信息与彩色信息相结合，在进行人脸识别时，能够更好的识别出物体的视角和姿态等信息，提高了算法的鲁棒性和识别率。 1深度图像与人脸识别对接研究

基于彩色-深度数据的人脸识别，将人脸的面部深度信息与彩色信息相结合，在进行人脸识别时，能够更好的识别出物体的视角和姿态等信息，提高了算法的鲁棒性和识别率。 通过采用微软公司推出的高性价比体感设备Kinect 2.0深度摄像头作为人脸识别研究过程中人脸图像采集设备，将采集得到的彩色人脸图片以及深度人脸图片数据相结合来进行人脸识别。在人脸特征提取与多特征融合方面改进基于稀疏表达的人脸识别算法，提高了人脸识别算法的鲁棒性。

（1）将人脸图片彩色数据与深度数据相结合进行人脸识别，采用粒子群优化算法对人脸彩色、深度图片的特征维数和权重进行自适应选取。通过对人脸识别算法的研究和实验分析发现，三维数据能够给出更为准确的人脸空间结构信息，相比于二维人脸图像对于光照、姿态、遮挡等条件的变化在人脸识别过程中具有更好的表现，多特征的融合相比于单一特征具有更高的识别率，特征的权重和维数的变化也对识别率造成影响。

（2）多模态联合稀疏表达的人脸识别，将彩色人脸特征以及深度人脸特征作为两种不同的模态联合求解稀疏表达系数，再进行人脸识别。在人脸特征提取的过程中，引入核函数，将

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