第3期 伊力哈木·亚尔买买提：一种新融合算法的维吾尔族人脸识别 ·435· 从图5、表2中的识别率效果来看，本文所提出 500 2DDCT DCT+LDA 的算法在局部遮挡下的维吾尔族人脸自建数据库中 400 +DCT+PCA+本文算法 的实验识别率最好。当遮挡率的面积在10%左右 300 时，除了2DDCT算法剩下的3个算法识别率都达 200 到了90%以上；遮挡率在20%~30%时候，基于 100 2DDCT算法识别率下降到了70%左右，而DCT+ 0 00 200 300 400 500 LDA算法和DCT+PCA算法的识别率也相应地下 图像总数/个 降到了90%以下，本文所提出的算法识别率依然很 图6不同算法的运行时间对比曲线图 高，仍然在90%以上；当遮挡率在40%左右时候， Fig.6 Comparison of runtime of different algorithms 除了本文所提出的算法识别率仍然在90%以上之 由图6、表3中的数据显示，本文所提出的算法 外，其他3个算法其识别率下降都比较快；最后遮 在计算机运行上有很大程度的提高，比DCT+LDA 挡率在50%左右时候，可以看到，本文所提出的算 算法的速度提升了71.8%，比2DDCT算法速度提 法识别率高居榜首，在87.2%，而其余3个算法均低 升了69%，比DCT+PCA算法速度提升了57%。这 于60%。由此可见，本文所提出的算法在局部遮挡 下的维吾尔族人脸自建数据库的实验中，具有很强 说明，本文提出的算法在自建维吾尔族人脸库上的 的鲁棒性。 运行时间有很大的优势，很大程度上缩短了时间。 表3不同时间处理每幅图像的平均时间 1.0 0.9 Table 3 The average processing time for each image at dif- 0.8 ferent times 8 识别算法 平均运行时间/s 虽05 系04 DCT+LDA算法 0.652 0.3 2DDCT 0.2 2DDCT算法 0.611 0.1 0 10 2030 4050 DCT+PCA算法 0.432 遮挡率% 本文算法 0.184 图5局部遮挡下的维吾尔族人脸识别率 Fig.5 Uygur face recognition rate under local occlusion 表2局部遮挡下不同算法之间的人脸识别率 6结束语 Table 2 Face recognition rate among different algorithms 本文通过研究非均匀光照与局部遮挡因素干扰 under local occlusion 维吾尔族人脸识别效果，影响维吾尔族人脸的特征 遮挡率I2DDCT/DCT+LDA/DCT+PCAW 本文算法/ 提取效率和维吾尔族人脸识别正确率的问题，提出 % % % % % 了二维离散余弦变换(2DDCT)与方向边缘幅值模 10 81.3 94.3 97.2 99.1 20 74.8 93 96.1 98.3 式(POEM相结合的维吾尔族人脸识别方法。本算 30 70.3 84 89.2 98.2 法很好地降低了维吾尔族人脸图像所需的特征维 40 60.3 69.6 65.7 96 数，进一步缩短了计算量，并获得了维吾尔族人脸 50 47.8 52 55.1 87.2 的纹理特征信息，最后采用深度学习算法进行分类 识别。实验表明，本文算法在提高维吾尔族人脸有 5.3不同算法的运行时间分析 很高的识别率，鲁棒性强，拥有很好的优势。在今 基于运算速度考虑，在AMDA6-3420MAPU 后的工作中，将就维吾尔族人脸在非均匀光照和局 2.4GHz的CPU,4GB内存的计算机上，利用MATLAB 部遮挡方面做进一步研究，以便提高其辨识率。 R2010a软件进行了本文算法、DCT+LDA算法、 2DDCT算法及DCT+PCA算法在非均匀光照变化 参考文献： 下与经过遮挡的维吾尔人脸自建数据库下的人脸识 [1]LU Jiwen,WANG Gang,DENG Jie.Simultaneous feature 别的处理运算速度的对比。实验中，采用了100， and dictionary learning for image set based face recognition 150,·,500个具有不同地区、不同性别、不同遮挡物 [J].IEEE transactions on image processing,2017,26(8): 的维吾尔人脸图像来实验，利用其时间计时功能函 4042-4054. 数tic与toc来运行不同算法，并总结出其不同的运 [2]AHONEN T,HADID A,PIETIKAINEN M.Face descrip- 算时间所对应的不同算法，其结果如图6所示。 tion with local binary patterns:application to face recogni-从图 5、表 2 中的识别率效果来看，本文所提出 的算法在局部遮挡下的维吾尔族人脸自建数据库中 的实验识别率最好。当遮挡率的面积在 10% 左右 时，除了 2DDCT 算法剩下的 3 个算法识别率都达 到了 90% 以上；遮挡率在 20%~30% 时候，基于 2DDCT 算法识别率下降到了 70% 左右，而 DCT+ LDA 算法和 DCT+PCA 算法的识别率也相应地下 降到了 90% 以下，本文所提出的算法识别率依然很 高，仍然在 90% 以上；当遮挡率在 40% 左右时候， 除了本文所提出的算法识别率仍然在 90% 以上之 外，其他 3 个算法其识别率下降都比较快；最后遮 挡率在 50% 左右时候，可以看到，本文所提出的算 法识别率高居榜首，在 87.2%，而其余 3 个算法均低 于 60%。由此可见，本文所提出的算法在局部遮挡 下的维吾尔族人脸自建数据库的实验中，具有很强 的鲁棒性。 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 䃲ݗ⢳/% 0 10 20 30 40 50 䖚ᡍ⢳/% DCT+PCA 本文算法 2DDCT DCT+LDA 图 5 局部遮挡下的维吾尔族人脸识别率 Fig. 5 Uygur face recognition rate under local occlusion 表 2 局部遮挡下不同算法之间的人脸识别率 Table 2 Face recognition rate among different algorithms under local occlusion 遮挡率/ % 2DDCT/ % DCT+LDA/ % DCT+PCA/ % 本文算法/ % 10 81.3 94.3 97.2 99.1 20 74.8 93 96.1 98.3 30 70.3 84 89.2 98.2 40 60.3 69.6 65.7 96 50 47.8 52 55.1 87.2 5.3 不同算法的运行时间分析 150,··· ,500 基于运算速度考虑，在 AMD A6-3420M APU 2.4 GHz 的 CPU，4 GB 内存的计算机上，利用 MATLAB R2010a 软件进行了本文算法、DCT+LDA 算法、 2DDCT 算法及 DCT+PCA 算法在非均匀光照变化 下与经过遮挡的维吾尔人脸自建数据库下的人脸识 别的处理运算速度的对比。实验中，采用了 100, 个具有不同地区、不同性别、不同遮挡物 的维吾尔人脸图像来实验，利用其时间计时功能函 数 tic 与 toc 来运行不同算法，并总结出其不同的运 算时间所对应的不同算法，其结果如图 6 所示。 500 400 300 200 100 0 䓼㵸ᬢ䬠/s 100 200 300 400 500 ప׻ᕧ᪜/͖ DCT+PCA 本文算法 2DDCT DCT+LDA 图 6 不同算法的运行时间对比曲线图 Fig. 6 Comparison of runtime of different algorithms 由图 6、表 3 中的数据显示，本文所提出的算法 在计算机运行上有很大程度的提高，比 DCT+LDA 算法的速度提升了 71.8%，比 2DDCT 算法速度提 升了 69%，比 DCT+PCA 算法速度提升了 57%。这 说明，本文提出的算法在自建维吾尔族人脸库上的 运行时间有很大的优势，很大程度上缩短了时间。 表 3 不同时间处理每幅图像的平均时间 Table 3 The average processing time for each image at dif￾ferent times 识别算法 平均运行时间/s DCT+LDA 算法 0.652 2DDCT 算法 0.611 DCT+PCA 算法 0.432 本文算法 0.184 6 结束语 本文通过研究非均匀光照与局部遮挡因素干扰 维吾尔族人脸识别效果，影响维吾尔族人脸的特征 提取效率和维吾尔族人脸识别正确率的问题，提出 了二维离散余弦变换 (2DDCT) 与方向边缘幅值模 式 (POEM) 相结合的维吾尔族人脸识别方法。本算 法很好地降低了维吾尔族人脸图像所需的特征维 数，进一步缩短了计算量，并获得了维吾尔族人脸 的纹理特征信息，最后采用深度学习算法进行分类 识别。实验表明，本文算法在提高维吾尔族人脸有 很高的识别率，鲁棒性强，拥有很好的优势。在今 后的工作中，将就维吾尔族人脸在非均匀光照和局 部遮挡方面做进一步研究，以便提高其辨识率。 参考文献： LU Jiwen, WANG Gang, DENG Jie. Simultaneous feature and dictionary learning for image set based face recognition [J]. IEEE transactions on image processing, 2017, 26(8): 4042–4054. [1] AHONEN T, HADID A, PIETIKAINEN M. Face descrip￾tion with local binary patterns: application to face recogni- [2] 第 3 期 伊力哈木·亚尔买买提：一种新融合算法的维吾尔族人脸识别 ·435·