文档介绍：上海交通大学硕士学位论文
第 73 页
万方数据
多姿态人脸图像识别系统
摘要
在机器视觉与人工智能的研究领域内,对人脸信息的识别是较为复杂和关键的。二十世纪六十年代以来,人脸识别领域研究不断壮大和发展,已经成为机器视觉领域内的重要研究课题。随着当今社会的逐步发展,各个领域对于安保方面的需求也在不断提升。作为生物识别的一种, 人脸识别技术具有非接触、快捷和难以伪造的优点,已经成为安防领域的重要身份认证技术。但是,人脸识别系统还处于发展阶段,很多因为外界环境变化所带来的干扰会对其识别效果产生较大的影响。外界环境一旦变化或者拍摄角度或相机发生改变,往往会人脸特征产生较大的干扰,致使识别效果变差。如何利用不同角度,不同环境下的人脸样本进行有效的人脸识别就成为了本文的重点研究内容之一。
纵观全文的研究工作,所取得的成果和结论主要体现在以下几个方面:
1) 提出多姿态人脸图像融合方法
本文所提出的融合方法能够将多张多姿态人脸图像融合为一张正脸图像。首先利用人脸图像特征点的位置构成几何信息集,并融合多张多姿态人脸图像几何特征构成平均几何特征;然后利用人脸图像的纹理信息构成纹理信息集,并通过融合多张多姿态人脸图像的纹理信息得到平均纹理图像,最终将两者融合得到最终的正脸图片;最后在多姿态人脸数据库上验证了该融合方法的有效性。
2) 提出基于人脸对称性的特征提取方法
本文首先对人脸的对称性进行量化,提出度量人脸对称性的指标。然后基于人脸图像的镜像性将人脸图像分成偶对称矩阵和奇对称矩阵,并利用偶对称矩阵重构新的人脸图像样本。在重构的样本中提取 LBP 特征并通过 adaboost 训练分类器。最后在人脸库 FRERT 中进行实验,实验结果显示利用对称性可以克服干扰, 提高人脸识别率。
3) 构建多姿态人脸数据库本文提出并创建了多姿态人脸数据库,该数据库可以用于视频监控以及网络检索应用场合的实验研究。该数据库包含 25 人的 20 张多姿态图像作为测试集,25 人的 3 张正脸图片作为模板集。这些图片都来自网络,完全还原了应用场合。该多姿态人脸数据库已公开在实验室网站,以供大家研究使用。
4) 实现多姿态人脸图像识别系统本文利用所提出的融合方法以及特征提取改进方法实现了可以应用于网络检索或视频监控场合的人脸识别系统。人脸图片来源于网络,也可以来源于摄像机所捕捉到的监控画面。该系统能够将多张来源不同且有角度变化图片融合为正脸图片,并能够在一定程度上去除遮挡干扰。通过该正脸图片比对模板图片确认人员的身份。
关键词:多姿态人脸图像,人脸对称性,人脸识别,
FACE IMAGE RECOGNITION SYSTEM WITH POSE VARIATIONS
ABSTRACT
Since the 1960s, face recognition research has e an important re- search topic in the field of machine vision. With the gradually development demand for security in every field, as a kind of biological recognition, face recognition technology has the advantages of non-contact, easy and difficult to disguise, and has already e the important identity authentication technology in the field of security. However, the external environment change has great influence on the face recognition effect. The change of the external environment or camera shooting angle, often can produce larger interference, and make face recognition effect poorer. How to make use of different pose face samples for effective face recognition has e a one of the key re- search content.
Throughout the full text of the research work, the results and conclu- sions o