基于快速sift算法和模糊控制的人脸识别-聂海涛.pdf

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1、第46卷第2期 吉林大学学报(工学版) V0146 No22016年3月 Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition) Mar2016基于快速SIFT算法和模糊控制的人脸识别聂海涛12，龙科慧1，马 军1，张 雷1，马喜强(1中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，长春130033；2中国科学院大学，北京100039；3河南科技大学河南省机械设计及传动系统重点实验室，河南洛阳471003)摘 要：针对传统的人脸识别系统在复杂背景情况下不能实时准确进行人脸识别的问题，提出一种基于快速尺度不变特征变换(SIFT)算法

2、结合模糊控制的人脸识别方法。首先，由SIFT特征点子区域方向直方图计算得到4个新角度，代表特征点方向信息。然后，在特征匹配阶段，根据SIFT特征点角度信息以及大小限制特征点匹配范围，简化算法复杂程度，得到快速SIFT算法。最后，引入闭环模糊控制系统，减少SIFT特征误匹配，提高人脸识别率。实验结果表明：基于快速SIFT算法的人脸识别方法平均识别时间提升了40，在发生光照、姿态、表情等均有变化的复杂环境下人脸识别精度提高10。关键词：计算机应用；人脸识别；SIFT算法；特征匹配；模糊控制中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：16715497(2016)02054907DOI：1013

3、229jcnkijdxbgxb201602033Face recognition based on fast scale invariant featuretransform algorithm and fuzzy controlNIE Haita01。LONG Kehuil，MA J unl，ZH ANG Leil，MA Xiqian93(1Changchun Institute of Optics，Fine Mechanics and Physics，University of Chinese Academy of Science，Changchun130033，China；2Univer

4、sity of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100039，China；3Henan Key Lab forMachinery Design&Transmission SystemHgnan University of Technology and ScienceLuoyang 471003，China)Abstract：Most traditional face recognition systems can not be implemented for fast and accurate facerecognition under cluttere

5、d backgroundTo solve this problem，an improved Scale Invariant FeatureTransform(SIFT)method and a fuzzy control strategy are proposedFirst，four new angles arecomputed from the subregion orientation histogram，which represent the orientation information ofeach SIFT featureThen，the progress of face reco

6、gnition is limited in a range based on the newangles，meanwhile the SIFT features are split into two types according to the size；only the features ofthe same type are computed，leading to significant simplification of the algorithm，thus a fast SIFTalgorithm is obtainedFinally，a fuzzy closed loop contr

7、ol system is applied to increase the accuracy offace recognitionwhich leads to a decrement of the incorrect matchingThe results show that thecomputing speed of the improved SIFT method is raised more than 40comparing with the originalSIFT algorithm and the recognition rate iS raised 10even under the

8、 clutter conditions where the收稿日期：2014一0722基金项目：中科院长春光机所创新基金项目(Y2CXlSSl25)作者简介：聂海涛(1986一)，男，博士研究生研究方向：图像处理Email：kelek2126com通信作者：龙科慧(1958一)，女，研究员，博士生导师研究方向：航天相机调焦系统E-mail：longkh163corn万方数据 550 吉林大学学报(工学版) 第46卷illumination，posture or expression are changingKey words：computer application；face recognit

9、ion；SIFT algorithm；feature matching；fuzzy control0 引 言在过去的二十年问人脸识别技术取得了显着进步，涌现出许多经典的人脸识别算法。麻省理工学院的Turk和Pentland11在1991年提出了基于主成分分析(Principal component analysis，PCA)算法的“本征脸”(Eigenface)人脸识别方法，成为FERET人脸库性能测试的基准算法，它通过计算人脸图像的协方差矩阵获取其特征向量和特征值，然后根据特征值从大到小选择一定数量的能代表人脸特征的主要分量，舍弃次要分量，从而实现了人脸图像降维和特征提取。Belhumeur

10、等21提出了基于线性判别分析(Linear discriminant analysis，LDA)算法的Fisherface人脸识别方法，获得尽量大的类间离散度和尽量小的类内离散度，有效提高了所提取特征的鉴别性能。在此基础上。Comon31提出了基于独立成分分析(Independent componentanalysis，ICA)算法的人脸识别方法，去除了二阶相关，同时最大限度地去除了高阶相关，某些情况下在FERET人脸库上取得了比PCA更好的识别效果。以上3种典型算法可以归纳为基于全局的人脸识别方法，这类方法旨在将整个人脸区域作为系统输入并派生出一个显着的特征子空间，用以分析不同人脸图像之间的

11、相似性。但是当欲识别人脸在图像中发生局部遮挡、旋转、尺度变化以及光照变化等复杂背景干扰时，这类算法鲁棒性降低，人脸识别效果无法满足实际应用的要求。与此相对，基于局部特征的人脸识别方法提取人脸局部区域特征并构建人脸特征描述符，所提取的特征具有尺度、旋转及照度不变特性，对噪声干扰和局部遮挡具有较好的稳定性。典型的基于局部特征的人脸识别方法有：Gabor特征人脸识别方法4，Gabor特征能够获取人脸图像不同朝向与不同尺度的描述，但Gabor特征的获得需要将图像与一组不同方向不同尺度的Gabor核进行卷积，计算量庞大；基于局部二值模式(Localbinary pattern，LBP)算法的人脸识别方法

12、5，是一种有效的非参数化的图像局部纹理描述算法，LBP运算方法简单快速，但是在发生较强非均匀光照噪声干扰下识别准确率降低。2004年，Lowe6提出了尺度不变特性变换(Scaleinvariant feature transform，SIFT)算法，SIFT算法提取的特征点不仅对人脸图像缩放、平移和旋转具有一定的不变性，而且对光照变化以及仿射和投影具有鲁棒性，复杂背景下基于SIFT算法的人脸识别方法应用前景广泛，但是由于SIFT算法计算程度复杂，使其很难满足人脸识别系统的实时性要求。本文提出一种基于快速SIFT算法和模糊控制的人脸识别方法。扩展了人脸局部特征点：由SIFT特征点子区域方向直方图

13、计算得到4个新角度，代表特征点方向信息；快速SIFT特征匹配：根据SIFT特征点角度信息以及大小限制特征点匹配范围，简化算法复杂程度，得到快速SIFT算法；引入闭环模糊控制系统：在快速SIFT算法基础上，减少误匹配，有效提高了复杂背景下的人脸识别精度。1 SIFT算法1999年Lowe首次提出了SIFT算法，在此基础上于2004年完善总结。生成SIFT算子主要分为3个步骤：首先建立图像尺度空间并寻找极值点，然后由图像局部特征计算特征点方向信息，最终得到对尺度和方向无关的SIFT特征描述算子。在SIFT特征点提取阶段，建立尺度空间并从中寻找极值点。尺度空间L(z，Y，口)通过图像I(x，y)和高

14、斯核卷积G得到，为了提取稳定的具有尺度无关性的特征点，提出高斯差分空问DoG(Different of Gaussian)检测局部极值点。DoG算子定义如下：D(x，Y，盯)一EG(x，Y，胁)一G(x，Y，盯)I(x，y)一L(z，Y，幻)一L(x，Y，仃) (1)1 ，2 2、式中：G(x，Y，盯)一专e1；(T，y)为空问坐厶兀盯标；盯为尺度空间因子。在Lowe的算法中，中间的检测点与它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的92个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。如果一个点在DoG尺度万方数据第2期 聂海涛，等：基于快速SIFT算法和模糊控制的人脸识别 55

15、1空间本层以及上下两层的26个领域中是最大或最小值时，就认为该点是图像在该尺度下的一个特征点。传统SIFT算法利用图像的局部特征给SIFT特征点分配基准方向，使SIFT描述符具有旋转不变性。使用图像梯度信息求取局部结构的稳定方向，在高斯差分金字塔中检测出特征点，采集其所在高斯金字塔图像3盯邻域窗口内像素的梯度和方向分布特征。在完成特征点的梯度计算后，使用直方图统计邻域内像素的梯度和方向。梯度直方图的范围是o。360。，每10。一个柱，共36个柱，方向直方图的峰值方向作为该特征点的方向，一个特征点可能会被指定多个方向增强匹配的鲁棒性。最终建立特征点的特征描述符，使用在特征点尺度空间内44的窗口中

16、计算8个方向的梯度信息，共448=128维向量表征，由此对每一个SIFT特征点构建一个128维的描述符。此时，SIFT特征向量已经去除了尺度、旋转和几何变形因素的影响，将这个向量归一化，就可进一步去除光照的影响。2 快速SIFT算法传统SIFT算法的主要不足是高维数的SIFT特征描述符，导致算法实时性较差。为此，本文提出一种快速SIFT算法，基于数学方法，主要从SIFT特征点大小及角度两方面属性分类匹配提高算法速度。21分类SIFT特征点SIFT算法在图像尺度空间中寻找极值点，文献7统计大量图像，提出一副图像中提取的SIFT极大特征值点与极小特征值点数目基本相等，并且正确匹配的特征点全部来自同

17、一类型的SIFT极值点。因此，将提取的SIFT特征点分成极大特征值点组与极小特征值点组两组。在特征匹配阶段，只将同一类型的特征点进行匹配，这样，在不损失正确匹配特征点的前提下，有效提高了算法速度。图1为同一人脸图像提取的SIFT极大特征值点与极小特征值点。22扩展SIFT特征点角度本节通过扩展SIFT特征点角度属性，简化算法的计算复杂程度。由SIFT特征点子区域方向直方图计算得到4个两两相互独立的新角度，依据角度信息限制匹配范围，避免了比较大量的始终无法匹配的SIFT特征点，能够有效提升算a)SIFT极大特征值(b)SIFT极小特征值图1 同一幅人脸图像提取的极大特征值点与极小特征值点Fig1

18、 The maxima and minima SIFT features extractedfrom the same facial image法速度，具体方法如下：将特征点周围图像区域分成矩形小块的子区域，为每一个子区域建立方向直方图，根据梯度信息计算SIFT特征点角度呻J。计算特征点子区域内所有梯度方向的向量和，将其与水平轴之间的夹角口分配给对应的子区域，假设由这一角度信息代表SIFT特征描述符的方向属性。在一个44的窗口区域内计算得到16个角度，如图2所示。l l H【2 一lj 曰14、 耋。0二l 0、 一：1 也4， -o Z。 儿一 限、 岛， f、4一 _一 一j l 7吼l

19、吼2 3 仉4图2 由子区域直方图计算得到的角度Fig2 Angles computed from sub orientation histogram为了保证SIFT特征描述符具有旋转不变性，所求得角度口。必须满足两个条件：每一个角度平均分布在角度空间一180。，+180。范围内；这些角度两两相互独立。首先，检验角度0。是否满足均匀分布条件。角度饵，；i，J一1，4由式(2)计算得到：00=arctan【7magi(志)sin(orii(是)magi(走)cos(orii(志)(2)式中：mag。(走)和ori。，(矗)分别为J“子区域直方图的k“分量梯度的幅值和方向。定义角度口。为随机变量。

20、lg。从800幅测试图像提取约106个SIFT特征点估算每个角度的概率密度函数。将角度空间区域180。，+180。分为36子区域，每10。为一个子区域，通过万方数据 552 吉林大学学报(工学版) 第46卷计算每个子区域的角度为0i的SIFT特征点数目，可以得到变量。的概率密度函数。计算结果显示，特征点中心附近的子区域角度集中分布在0。附近；而特征点边缘的子区域角度则在一180。，+180。角度空间区域内呈现均匀分布。这一结果的主要原因为：一方面，子区域方向直方图是在计算方向直方图的图像区域旋转后计算得出的，因此，每个中心子区域方向直方图的峰值角度方向趋于0。；另一方面，对每个子区域方向直方图

21、来说，峰值角度方向和所有角度矢量和方位是相关的，峰值角度方向是计算角度矢量和方向的主要影响因素。与此相反，边界子区域方向直方图和方向直方图并不共享相同的梯度数据，因此只有边界角度满足均匀分布条件。然后，验证所提出的角度0i是否满足两两相互独立条件，采用皮尔逊积矩相关系数法n叩度量每两个角度之间的相关性。假设两个随机变量X、y，其期望值和方差分别为p，、p。、以及盯，则这两个变量的皮尔逊积矩相关系数为：foxyEE(X一肚)(y一胁)盯， (3)式中：EE为期望值算子。每两个角度a、口之间的相关系数是由所测试图像中提取的106个SIFT特征点计算得出的，计算公式如下：阳一106106(ai一雎)

22、(p一脚)厅r一厅r一善(口r V严善(犀)2 (4)计算结果显示，由相邻的子区域方向直方图计算得到的角度是高度相关的；而由非邻近子区域方向直方图计算得到的角度没有或只有很低的相关性。造成这一结果的原因是由于梯度样本在相邻子区域方向直方图中的三线性插值导致的，每一个样本梯度以1d的权重加到每个子区域方向直方图中，其中d为从相应子区域的中心到样本的距离。因此，在16个角度中，最多且只有4个角度能满足两两相互独立条件。最终选定4个角度庐，一臼声。一目丸一吼。及。一目。作为扩展的SIFT特征点角度，代表SIFT特征描述符方向属性。23快速SIFT算法应用SIFT方法进行人脸识别，实际上就是一个匹配原

23、人脸图像特征点与欲识别图像特征点的过程。在所有可能的匹配特征之间，只存在一定数量的正确匹配，根据特征点角度属性对SIFT特征点进行分类，只对两个角度差小于一个指定阈值的特征点进行比较，避免比较所有可能的匹配特征点，可有效简化算法计算的复杂程度。SIFT特征点的4个角度组成一个4维随机角度向量函一函。，函：，晚，西对特征点之间每一个可能的特征匹配，构造一个随机向量差：厶击。一苗。j， (5)垂。一。一西， ()由此得到2个SIFT特征点之间的4个随机向量差蚀11，22，33，44。对22节800幅图像进行测试实验，分别得到正确匹配和错误匹配的向量差西。的概率密度函数(PDF)，如图3所示。80

24、-90 0 90 18(Angle(。)(a)错误匹配点角度向量差的概率密度函数8【J 9(J 0 9U H(1Angle(J(b)正确匹配点角度向量差的概率密度函数图3 向量差概率密度函数Fig3 Probability density function of angles difference向量差面i根据匹配结果表现出不同的特性：错误的匹配时两个相关角度是独立的，因此否。呈现均匀分布；而正确的匹配的特征点具有相同的SIFT特征描述符，向量差面。的概率密度函数集中在一个趋于石的小范围附近。测试实验结果显示，95的正确匹配特征点的矛分布在一36。，+36。4范围内，而只有15的错误匹配特征点

25、分布在这一区间。因为可能的匹配是平均分布在4维的角度空间一180。，+180。4中，则在一36。，+36。4范围内可能匹配概率等于万方数据第2期 聂海涛，等：基于快速SIFT算法和模糊控制的人脸识别 553(72360)4100。因此，特征匹配阶段，SIFT特征点被存储在4维表格中，每个单元格的SIFT特征点仅与特定单元格的特征点进行比较，要求所选取的匹配特征点之间必须存在一个小于预设阈值36。的角度向量差。这种方法有效简化了原SIFT算法的计算复杂程度，保证了算法的实时性。3基于模糊控制的人脸识别优化策略在应用快速SIFT算法进行人脸识别时，当人脸发生光照、姿态、表情均有变化的复杂环境下，误

26、匹配数量增加，识别准确率降低。为此，在快速SIFT算法基础上，提出基于扩展SIFT特征点的闭环模糊控制系统，如图4所示。l原图像一一L模糊 l特征控制器J l提取原图像极大SIFT特征点组原图像极d、SIFT特征点组目标图像极大SIFT特征点组一+目标图像极d、SIFT特征点组特征H仿射变匹配H换估计图4 闭环模糊控制人脸识别系统Fig4 Proposed fuzzy closed loop face recognition system依据21节对SIFT特征点大小分类，原人脸图像提取的特征点集合GF”舶1和目标人脸图像提取的特征点集合GF”，被分为两组子集：(GF“1一GFmOa“U GF

27、：掣GF”7一GF嚣7 U GF。qu。e。rySIFT特征匹配时只比较相同类型的特征点子集，因此，得到两组独立的正确匹配：fGM一match(GF：器“，GF嚣7)1 GM。一match(GF。m。o。d“，GF。qu。e。r)应用随机抽样一致算法(RANSAC)D1，估算这两组正确匹配之间的仿射变换：f T。i。一RANSAC(GF。i。) 、1 T。；一RANSAC(GF。；)根据两个仿射变换进行误匹配监测，所估算的两组仿射变换均受到人脸在欲识别图像中产生噪声的干扰影响，仿射变换之间的差异Ds(T。，T：)反映了输出匹配的好坏程度。估算仿射变换矩阵需要两张图像之间至少3对非线性的匹配点，

28、为了计算两个仿射变换L和T2，假设Pl(n，n)，P2(n，一a)，P3(一口，a)是删坐标系内3个非线性点坐标，这里a是一个随机值，每一个变换后的点通过对应的仿射变换映射：一TP (9)P；一T2P1式中：i一1，2，3。图像之间的差异Ds(T。，T2)由下面公式计算：Ds(T。，T。)一告(d(户j，p；)(10)式中：d(p。，P2)为两个点P，(z。，Y。)和P2(z2，Y：)之间的欧氏距离。d(P1，P2)一(z1一z2)+(y1一y2) (11)仿射变换之间的差异被用作一个指示匹配质量的参数。人脸识别系统难以建立精确数学模型，因此，结合模糊控制系统增强匹配的稳定性。将每一个仿射变换

29、与单位矩阵的差异传递给模糊控制器，用于改进匹配结果。模糊控制器的任务是选择最佳的变换，并由此改进原图像，用于下一次匹配过程。本文采用基于Mamdani模型的模糊控制方法n“，Mamdani方法具有模糊理论处理复杂对象的优势。不过度依赖于被控对象的精确数学模型，对非线性不确定系统有较好的控制效果，自适应能力强。Mamdani模糊控制规则如下：R 7：IF T1 is Aj ADN T2 is A；ADN z，is A；THEN Y一Hi (12)式中：0为第歹个输入变量，J一1，2，3，k；A；为z，采用的模糊子集；y为第i条规则对应的局域输出；Hi为Yi采用的模糊子集。采用Mamdani模糊控

30、制器时，本文选取由式(10)计算的变换矩阵与单位矩阵之间的差异e俩。和差异变化率e。，。i。作为模糊规则输入变量：e，mI。一Ds(T。，J)Ae。一e。i。(k一1)一P。j。i。(点)(13)式中：J为单位变换矩阵：广1 0 0Jl (14)0 1 0模糊规则中输出口定义为一个Eo，1范围内的固定的质量指数，代表估计仿射变换的正确性。采用三角模型函数实现模糊化，对于e。洳。和e。，川。输入语言变量分别设置为S(小)，M(中)，L(大)和Z(零)，N(负)，P(正)，输出语万方数据 554 吉林大学学报(工学版) 第46卷言变量设置为VS(极小)，S(小)，M(中)，L(大)，VL(极大)，

31、则输入和输出变量的隶属函数如图5所示。根据对22节统计的800幅测试图像进行处理，总结得到较为合理的模糊规则控制表，如表l所示。最后进行逆模糊化，采用质心方法。寻找一个点，这个点所在的垂直线能够将隶属函数分割成相等的两部分，计算得到重力质心i一062。基于模糊控制系统的人脸识别方法有效地增加了识别过程中正确匹配特征点数量，提高了人脸识别在复杂背景下的抗干扰能力。a)输入量P。、，。的隶属函数土(Y)。N Z。 rV一 b)输入量P。的隶属函数O 25 U 50 0 75 00 I(c)输入输出变量的隶属函数图5输入输出变量的隶属函数Fig5 Input and output membershi

32、p function表1模糊控制规则表Table 1 Fuzzyexpert rules in linguistic formRule 1 IF(N is L)AND(e is S)AND(Ae is N)THEN(fl is M)Rule 2 IF(N is L)AND(e is S)AND(Ae is N)THEN(fl is L)Rule 3 IF(N is I。)AND(P is S)AND(Ae is N)THEN(5 is VL)Rule 4 IF(N is I，)AND(P is M)AND(Ae is N)THEN(fl is S)Rule 5 IF(N is L)AND(e

33、is M)AND(Ae is N)THEN(fl is M)Rule 6 IF(N is L)AND(e is M)AND(Ae is N)THEN(5 is L)Rule 7 IF(N is L)AND(e is I)AND(Ae is N)THEN(口is VS)Rule 8 IF(N is L)AND(e is L)AND(Ae is N)THEN(8 is S)Rule 9 IF(N is I。)AND(e is L)AND(Ae is N)THEN(8 is M)4 实验结果41快速SIFT算法与原SIFT算法比较实验为了比较快速SIFT算法与原SIFT算法，本文在CUHK Face

34、 Sketch database(CUFS)133人脸画像库中进行SIFT特征点匹配实验。CUFS数据库主要用于原人脸图像与人脸素描图像的分析与识别，由3部分组成：Chinese University ofHong Kong(CUHK)student database的188组人脸图像，AR database的123组人脸图像的和XM2VTS database的295组人脸图像，共606组人脸图像。每一张人脸图像对应一张人脸正面姿势，正常光照条件，中性表情下的素描人脸图像。图6为3组CUFS数据库人脸图像。An口Q_(。11【1KInl(CIId：llabaseh)Al乇damba姑 (c)X

35、M2、+I S database图6 CUFS人脸数据库Fig6 Examples of face photos and sketches from CUFS分别应用快速SIFT算法与原SIFT算法进行人脸特征点匹配实验，快速SIFT算法应用VC+语言编写，通过Visual Studio 2012软件编译。实验计算机配置为：Intel Core2 CPU，26GHz，2 G内存。表2为快速SIFT算法与原SIFT算法匹配时间比较。实验结果表明，快速算法速度平均提升40。表2快速SIFT算法与原SIFt算法人脸特征点匹配时间比较Table 2 Comparison of feature matc

36、hing speed for fastSIFT algorithm and original SIFT algorithm42 基于快速SIFT算法和模糊控制的人脸识别实验应用快速SIFT算法结合模糊控制方法在Georgia Tech face database14(GT)数据库上进行人脸识别实验，库中有50人共750幅图像，包括姿态、表情，光照，采集时间等变化，是一个相对复杂的人脸库。实验选取每人一幅共50幅图像作为采集样本，剩余的700幅图像作为测试样本，美万方数据第2期 聂海涛，等：基于快速SIFT算法和模糊控制的人脸识别 555 图7为GT人脸数据库正确匹配样本。图7 GT人脸数据库正

37、确匹配样本Fig7 Correct matching sample in GT face database实验结果表明，快速SIFT算法结合模糊控制的人脸识别方法识别率较原SIFT算法平均提高了10。表3为识别率结果。表3改进方法与原SIFT方法用于GT人脸库的人脸识别率Table 3 Comparison of recognition rate for improved methodand original SIFT method in GT face database5结束语提出了一种快速SIFT算法结合模糊控制的人脸识别方法，根据SIFT特征点大小以及角度将特征点扩展分类，简化了算法计算

38、复杂程度，提高了算法运算速度。引入闭环模糊控制系统，有效减少了误匹配，增强了人脸识别精度。实验结果表明，改进方法与原SIFT算法相比，算法速度平均提升40，人脸识别精度提升10，保证了在复杂背景下的人脸识别的效率和精度。该方法还需要在以下几个方面进行改进：所提出的快速SIFT算法主要基于数学方法简化其计算复杂程度，下一步工作将结合图形处理器设计人脸识别系统，以达到更快速的人脸识别要求。应用模糊控制系统实现摄像机标定，进一步提高人脸识别系统精度。参考文献：12Turk M A，Pentland A PFace recognition usingeigenfacesCProc IEEE Conf

39、Computer Visionand Pattern Recognition，Maui，HI，1 991：586591Belhumeur P N，Hespanha J P，Kriegman D JEigenfaces VSFisherfaces：recognition using classspecific linear projectionJIEEE TransPatternAnalysis and Machine Intelligence，1 997，1 9(7)：71】一7203 Comon PIndependent component analysisa newconceptJSign

40、al Processing，1994，36(2)：2873144聂海涛，龙科慧，马军，等采用改进尺度不变特征变换在多变背景下实现快速目标识别J光学精密工程，201 5，23(8)：23492356Nie Haitao，Long Ke-hui，Ma Jun，et a1Fast object recognition under multiple varying backgroundusing improved SIFT methodJOptics and Precision Engineering，2015，23(8)：234923565Ahonen T，Hadid A，Pietikainen M

41、Face description with local binary patterns：application to facerecognitionJIEEE Trans Pattern Analysis andMachine Intelligence，2006。28(1 2)：2037204 16Lowe DDistinctive image features from scale_invariant keypointscascade filtering approachJInternational Journal of Computer Vision2004，60(2)：911107聂海涛

42、基于图像局部特征的康复机器人目标识别方法研究D北京：中国科学院大学，2015Nie HaltaoStudy of rehabilitative robtics objectrecognition method based on local image featureDBeij ing：University of Chinese Academy of Sciences，201 58Dalal N，Triggs BHistograms of oriented gradientsfor human detectioncIEEE Computer SocietyConference on Comput

43、er Society，San Diego，USA，2005：8868939Sabdi A，Hashemi H，Nader E SOn the PDF ofthe sum of random vectorsJIEEE Transaction onCommunications，2000，48(1)：7一1210Xu W T，Hung Y S，Niranjan M，et a1Asymptoticmean and variance of Gini correlation for Bivariatenormal samples E JIEEE Transaction On SignalProcessin

44、g，2010，58(2)：52253411Pappis C P，Mamdani Ehrahim HA fuzzy logiccontroller for a trafc j unctionJIEEE TransactionOn Systems，Man and Cybernetics，1977，7(10)：7077171 2Chum O，Matas JOptimal randomized RANSACJIEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2008，30(8)：147214821 3Wang X，Tang XFace photosketch synthesis andrecognitionJTrans Pattern Analysis and MachineIntelligence，2009，31(11)：1955196714Georgia Tech face databaseDBOL201404223http：wwwanefiancomresearchfacerecohtm万方数据