文档介绍：摘要鷓人脸检测和人脸识别是新一代谒拇人机交互中的关键技术,具有很高的学术价值和应用潜力:同时人脸检测和人脸识别又是一个极具挑战性的课题。这些课题得到了研究者的广泛关注和深入研究。与其他的生物特征相比,基于人脸的检测与识别的生物鉴定技术具有无侵害性、成本低等优点,有着广阔的应用前景。本论文从构造一个自动化的、鲁棒的、实时的、基于模块化设计的先进人脸检测与识别系统出发,对人脸识别和人脸检测两方面进行了深入的研究,并在文中给出了自动人脸识别系统的设计框架。本文的创新主要表现在:提出了层次式积分投影并将其应用到人脸的特征提取上,并用Ⅳ惴ǘ匀肆衬J浇#佣迪至嘶贐鬛算法的人脸检测算法。在本文中,我们提出首先用层次积分投影和一维小波特征进行结合以描述图像特征,然后采用批量学****矢量量化算法鱟珺对“人脸”和“非人脸”模式的分布进行建模从两实现人脸的检测。这种算法对于复杂背景下的人脸检测具有较好的效果。提出了二维线性判别分析、盯琻,椒ǎ⒔涑晒Φ赜τ玫教崛∪肆程卣魃稀针对人脸识别中的小样本问题,本文提出了一种新的特征提取算法:二维线性判别分析甃U庵址椒ú⒉恍枰=枷窬卣蟊浠为矢量,而是直接在图像矩阵上计算类内散度矩阵和类间散度矩阵,时,由于直接采用图像矩阵作为投影对象,.哂泻芨叩氖别率和很低的计算量。本文通过大量的实验数据证明了本算法的优提出了一种新的人脸识别算法:二维焉岫掷嗥魉惴从而避免了小样本空间问题瑂。同越性。
第一章绪论人机交互技术啪∞论文研究背景中国有一句著名的谚语:“眼见为实”。这句谚语充分说明了视觉在我们日常生活中的重要作用。,我们仍然可以不费吹灰之力地“看到”和“识别”外界的物体。正是人类视觉的强大能力推动人们试图创造出一种可以“看”和“理解”外界环境的机器。这样,具有视觉功能的机器就能象人一样对外界环境做出合适的反应,从而被应用到各个领域中。在人类社交活动、身份验证、情感表达方面,人脸有着重要的作用。实际上,从一个要几一出生开始人脸就是被关注的对象Q芯勘砻鳎死嗍侗鹑肆车哪力与生俱来并且随着年龄的增长而增强例研。同时,人类识别人脸的能力也是很强大的。人类一生中可以认识和识别数以千计的不同人脸,并且即使在几年之后也可以在人群中认出自己熟悉的人脸。同时入的这种识别能力几乎不受姿势、表情、年龄、发型以及光照等外界条件的影响。现有的人脸识别方法对外界条件的变化仍然非常敏感,并且得到根本的解决方案仍有很远的路要走。本文关注于计算机的自动人脸检测与识剐问题,并针对人脸识别中的难点给出自己的解决方案。是指通过计算机输入、输出设备,以有效的方式实现人与计算机对话的技术。它包括机器通过输出或显示设备给人提供大量有关信息及提示请示等,人通过输入设备给机器输入有关信息、各种命令以及回答问题等。人机交互技术是计算机用户界面设计中的重要内容之一。它与认知学、入机工程学、心理学等学科领域有密切的联系。从年计算机被发明的那~天起,人们就致力于找到最适合人类感知、最自然的人机交互方式,肿】”】。随着新的信息技术和新媒体的广泛应用,不依赖于传统设备缂獭⑹蟊辍⑾允酒鞯的更高效、更友好的新一代人机交互技术正在得到迅速地发展。第~章绪论∞
耄一视觉获取勰”则用语音、手势代替键盘、鼠标,大屏幕的墙面投影和电子白板代踟鹋踢螅挥芍锌圃杭扑闼呶慕淌谥鞒植⑼瓿傻项目“多媒体并行加速重大项目“超级智能视听信息处理系统的研究鲂膕保岢隽斯赜诙喔兄的黜犍钅浚分扌畔⒓际跹芯空铰怨婊鳷腁项目从上世纪八十年代起,国际上一些著名的研究机构开始进行区别于以往交互方式的人机交互研究。国际上正在进行研究的有关人机交瓦技术的项目主要有:教迨笛槭业闹悄芪的研究,换ハ低呈笛槭等。这些项目中,语音、自然语言、手势、视线跟踪及头部跟踪等各种形式的输入技术正在研究中,沉浸式的头盔显示器已经开始使用,新的立体显示设备也正在研制。而在国内,有关科研单位从九十年代初就开始在自然科学基金以及苹等的资助下开展了相关的研究,如北京交通大学开展并完成的国家自然科学基金信息处理的结构模型一“园模型”,并开展了多感知信息融合理论的研究系统”和“多功能感知机”提出了关于人类语言分类的概念,并在此基础上将人体语言的识别和理解弓肴牖换ブ校磺寤4笱У摹爸悄芙淌替桌面的显示器,在这样一个系统支持下,教师可以甩在普通课堂中一样自然的方式给远程的学生授课。从年起,中科院计算所和北京交通大学联合开展了国家自然科学基金重点项目“多功能感知机”的研究。在此项目的研究过程中,我们结合当前计算机视觉、计算机听觉、虚拟现实及人工智能等领域的研究成果,提出了新一代一多模态输入知识处理信息服务图第四代人机交互与通信的概念模型用户多模态输出智能融合对话系统视觉合成数据仓库其