文档介绍：维普资讯
第卷第期北京工业大学学报..
年月.
一种基于特征串比较的眉毛识别方法
李玉缢,付翠花
北京工业大学计算机学院,北京
摘要:为了对眉毛这种新颖的生物特征开展识别研究,提出了一种基于特征串比较的眉毛识别方法,其基本
思想是采用离散傅里叶变换和一均值算法进行特征串提取,并通过计算个眉毛特征串之间的编辑距离来确
,该方法均达到了.%或
%的识别正确率,从而验证了眉毛识别用于个人身份鉴别的可能性和有效性.
关键词:生物特征识别;身份鉴别;特征串;眉毛识别
中图分类号: 文献标识码: 文章编号:———
生物特征识别技术是一种重要的身份鉴别方法,
研究和使用的生物特征识别技术主要有:人脸识别、虹膜识别、指纹识、掌纹识别、人
,虽然在一些人脸识别系统中部分地使用了眉
毛特征以提高人脸识别的正确率,也有少量文章讨论了眉毛的运动问题,但是本文发现纯粹利用眉毛进行
识别的研究还未见报道,因此决定对眉毛识别的方法开展研究.
,眉毛识别具有
更好的稳定性和抗干扰性,因为眉毛图像与人脸图像相比不仅具有轮廓鲜明、结构简单和容易选取的优
点,,眉毛识别又具有使用方便的优点,因为眉毛图像采
,眉毛识别在远距离身份鉴别中比目前受到普遍重视的步
态识别有望达到更好的效果,因为步态识别的精度只能达到中等水平且在数据规模较大时很难识别出单
一的个体,而人类的眉毛则没有固定结构、形状多种多样的,从而具有更好的身份特异性和惟一性.
通过以上分析不难看出,眉毛识别不仅是人脸识别和虹膜识别的一种重要补充,而且兼有步态识别能
进行远距离分析的优点,同时具有复杂多样的轮廓、形态和细节特征,所以有可能在许多应用中取代人脸
识别、虹膜识别或步态识别而成为一种崭新的、独立的生物特征识别技术,它的研究将为解决金融、司法、
刑侦、电子商务和电子政务等领域的身份识别问题提供一种新颖的、
有足够充分的证据说明每个人的眉毛与其身份是完全一一对应的,但是眉毛的易采集性、多样性、稳定性
比较的眉毛识别方法进行细致的分析和研究,并由此验证眉毛识别用于个人身份鉴别的可能性和有
效性.
眉毛图像数据的准备
首先利用松下摄像机、高精度日本进口镜头和大恒图像采集卡建立了一个简单
的图像采集系统,
像库,其中每人幅不同状态的图像,分别包括睁眼正视、闭眼正视、睁眼。左视、闭眼。左视的情况,且
每幅图像都是以眉毛为主要内容、大小为×的位彩***像,
收稿日期:——、
基金项目:国家自然科学基金资助项目;北京市自然科学基金资助项目;北京市属市管高等学校“中
青年骨干教师培养计划”资助项目