文档介绍：电子科技大学
硕士学位论文
人脸检测与识别的算法研究
姓名:陶劲草
申请学位级别:硕士
专业:信号与信息处理
指导教师:丁庆生
20090301
摘要随着信息技术的高速发展,个人身份识别、安检和智能人机交互系统等应用需求,人脸检测与识别具有越来越广泛的实用价值和研究意义,成为了模式识别领域研究的热点。本文在研究国内外相关研究成果和最新研究进展的基础上,对应用上需要解决的人脸检测和人脸识别方法进行了研究。本文的主要研究内容为两方面:基于肤色的彩***像人脸检测方法和利用线性子空间分析的人脸识别方基于肤色的彩***像中人脸检测诜羯蚍指畲碇刑岢隽艘恢肿允视︺兄蹈慕惴ǎ喽杂诠潭ㄣ兄担预处理、肤色区域自适应分割、人脸判别标准和人脸模板匹配等过程,最终检测使得类间散布特征矩阵最大化又减小了类内样本的差异,该方法较传统主成分分析和二维主成分分析方法具有更好的识别效果;法。所做的主要工作概括为:杂诓噬枷裨ご硖岢隽艘恢只凇安慰及非线性变换光照补偿的改进方法,该方法对色彩偏移具有很好的补偿效果,更有利于肤色区域分割;皮肤似然图像通过自适应阈值可更加有效的分割出彩***像人的肤色区域;瓿闪瞬噬枷袢肆臣觳馑婕暗纳ú士占渥;弧⒎羯P偷慕ⅰ⑼枷出彩***像人脸区域。实验验证本文方法对不同人脸尺寸及表情姿态,存在遮挡,多人及复杂背景等情况都有较好的检测效果。基于线性子空间分析的人脸识别岢隽艘恢只诩尤ㄆ骄澈投鞒煞址治特征子空间相结合的人脸识别改进算法。通过引入样本类间和类内加权平均脸,二维主成分分析既岢鲆恢秩诤霞尤ǘ猿屏车亩咝耘斜人脸识别改进算法。该方法将人脸图像分解为奇偶对称脸,并利用加权因子将奇偶对称脸重构新的人脸样本,再通过二维线性判别算法求解最优特征子空间进行人脸分类。该算法既有效融合二维线性判别算法的优点又利用了人脸对称性特征,获得较高的识别率。关键词:人脸检测,肤色模型,人脸识别,琇
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:衄釜独创性声明如昴苍日关于论文使用授权的说明日期:甹年斗月日本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
第一章绪论课题背景和意义在计算机及网络技术高速发展的现代社会中,信息安全显示出前所未有的重要性。身份识别及鉴定是保证系统安全的重要前提,在国家安全、公安、司法、电子商务、电子政务、安全检查、保安监控等应用领域,都需要准确的身份识别及鉴定,而传统身份认证方法缭砍住⒅ぜ⒂〖⒋趴ǖ壬矸荼晔段锾寤蛴户名和密码等身份标识丫荒苈阏庑┮G蟆H肆呈侗鹗歉萑肆诚嗝踩范人的身份的一种方法,是人们在日常生活中最普遍使用的身份鉴别方法【啤H肆作为生物特征具有不易伪造、不会遗失、终身不变和随身携带等优点,与指纹、视网膜、虹膜、基因等其他人体生物特征识别系统相比,人脸识别系统更加直接、友好,是未来身份认证发展方向之一。人脸检测问题最初来源于人脸识别【浚亲远肆呈侗鹣低持械囊桓龉丶节。,就有学者对人脸识别问题进行了初步的探索,同时也对人脸检测做了研究。然而,由于早期的人脸识别研究对输入的人脸图像有严格的限制,发展较为缓慢。直到世纪年代,随着电子商务等应用的发展,原先的人脸识别系统已不能满足发展需要。同时,高速高性能计算机的出现客观上为人脸检测的研究提供了技术条件。在这种良好的形势下,人脸检测开始得到科研人员的重视从而迅速发展起来。人脸识别技术覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容,具有十分广泛的应用意义。人脸检测识别在公安、安全验证、银行、海关、视频会议、交通、数字娱乐等方面有着巨大的应用前景。人脸检测与识别可以用于身份认证、公共场合对人的监视、图像数据库的检索、提高人与计算机的交互能力等。同时随着社会发展,世界人口流动量、流动速度及流动区域日益加剧,人脸检测识别在流动人口管理和统计领域也起到重要作用。在很多重要场合,如保安系统、信用卡确认、罪犯识别、海关过境检查等,都需要对人进行无伤害无限制且可靠的人脸检测和识别。当今信息时近年来,随着计算机图像