文档介绍：广东工业大学
硕士学位论文
人脸识别技术研究
姓名:程子洪
申请学位级别:硕士
专业:通信与信息系统
指导教师:潘保昌
20100501
摘要检测方法克服了人脸类肤色和检测速度慢的问题,能够快速有效地检测人脸。人脸识别是计算机视觉和模式识别的一个研究热点。但是在复杂光照条件下,如何快速自动识别人脸,仍然是一个富有挑战性的问题。基于图像处理的知识,研究在复杂光照下利用计算机自动识别人脸的技术。在系统设计中详细阐述整个人脸识别系统的处理流程,比较系统地介绍了该系统的图像预处理、人脸检测、人脸特征定位、人脸特征提取、人脸识别等组成部分。通过对彩***像的偏色进行分析,提出一种结合偏色纠正和改进牟***像增强算法。利用灰度世界和完美反射理论建立偏色纠正的数学模型,通过线性拟合对偏***像进行偏色纠正。对彩***像进行亮度和色度分离,多尺度算法对亮度分量增强并进行自适应调整,通过获取的亮度增益矩阵对彩***像的至拷兄鸬阍銮俊8盟惴ń饩隽瞬噬枷裨銮亢笊ú时浠奈侍猓杂诖在偏色、低亮度等复杂光照下的彩***像均有较好的增强效果。人脸图像具有稳定的肤色特征和灰度分布,运用结合肤色检测的算法检测人脸。利用肤色检测算法获得肤色区域信息,去除大量非人脸的背景部分,通过对肤色块的统计分析,得到可能人脸的尺寸范围。将人脸尺寸范围及肤色区域二值图像提供给人脸检测算法,从而减少搜索区域及搜索尺度范围。该人脸人脸特征定位容易受到光照的影响。针对灰度图像,提出一种新的基于各向异性滤波的人眼定位方法。构造各向异性滤波器对图像进行滤波,消除光照影响;运用形态学操作突出眼睛的特征区域,并采用相关系数法对特征区域块进行匹配,获得眼睛粗定位;对粗定位区域进行重定位校正获得精确的眼睛中心点。对于彩***像,提取三分量差分特征,二值化并滤波后,通过特征区域的相关匹配定位眼睛中心。根据彩***像的眼睛中心点位置初步确定嘴的区域,提取红色度信息和分特征信息,定位嘴巴。基于各向异性滤波的人眼定位方法解决了复杂光照环境下的人脸定位问题。有效地提取人脸特征是人脸识别成功的关键。运用多尺度局部二进制模式提取人脸纹理特征。对图像进行小波分析,并运用局部二进制模式方法在不同尺度的分
关键词:图像增强;人脸检测;人脸特征定位;人脸特征提取;人脸识别块图像上提取人脸特征。多尺度局部二进制模式能够全面、准确地表达人脸图像的纹理特征,解决特征描述的准确性问题。人脸识别的核心在于寻找最优的分类特征。提出一种改进的正交拉普拉斯特征脸识别算法。该算法在保局投影的目标函数中融入类间离散度,运用纸馐迪基向量的正交化。这种改进的算法利用类别信息提高分类性能。对人脸识别系统进行了测试,在光照变化的肆晨馍希肆车氖侗鹇蚀到.%,实验证明,人脸识别系统能够达到复杂光照下人脸识别的要求。广东工业大学硕士学位论文Ⅱ
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第一章绪论研究的背景和意义传统的身份验证技术相比,它利用人自身具有的特点,具有主动性、非侵犯性和用人脸识别是模式识别和机器视觉中一个非常活跃的研究热点。国内外各大学、著名研究所、大公司等都投入大量人力物力进行人脸识别技术的研究。人脸识别技术的研究之所以受到重视,是因为它具有重要的理论研究意义和巨大的潜在应用背景。计算机人脸识别涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学、认知科学等多个交叉学科。由于它的技术难度大,影响因素复杂,可为这些学科提供一个良好的研究对象,有利于建立学科领域的基础实验平台,试验新的理论和方法。促进学科的深入研究和发展。人脸识别技术具有广泛的应用前景。人脸识别技术是生物特征识别技术的一个重要分支。由于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份验证的最理想依据。人脸识别是生物特征鉴别技术的一个主要方向,与户友好等许多优点,可靠性高,安全性好,实用性强,多年来一直受到许多研究者的关注。自螅肆呈侗鹪诠野踩煊蛑械挠τ们熬霸嚼丛焦憷ǎ缱由务的兴起又推动了个人身份确认的发展。人脸识别技术在国家安全、司法领域、金融安全、公共安全、身份验证和人机交互等方面都具有相当大的应用前景:银行金融系统中的应用。银行金融系统对安全防范控制系统有着极高的要求,人脸识别技术直观、准确、可靠,具有良好的可跟踪性,防止冒领、盗取的事件发生。谒痉ㄏ低持械挠τ谩1热缭诨竦米锓刚掌螅梢酝ü谌肆呈侗鸺际酰存储的罪犯照片数据库中找到最为相象的几个人列为嫌疑犯,缩短破案时间。公共安全。用于公共场所的监控,利用人脸识别技术来辅助对恐怖分子和违法犯罪嫌疑人的监控。悠导嗍樱涸谛矶喙尽⒁卸忌栌∈钡氖悠导嗍印ぜ橹ぃ荷矸葜ぁ⒓菔恢凑找约捌渌ぜ隙加姓掌捎萌肆呈侗鸺际酰证件的验证工作