正面单人脸识别技术的研究

来源 :广东工业大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:aiyang1983
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随着我国改革开放的不断深入,经济建设和城市化进程的快速发展,社会治安形势的复杂化和国际反恐态势的严峻,国家安全、城市安全正在日益成为人们关注的焦点。准确地辨别个人身份是各安全系统的必要前提。人脸是区别人的重要器官,利用人脸特征进行身份验证又是最自然直接的手段,相比与其它人体生物特征它具有直接、友好、方便的特点,易于为用户所接受,因而在公安(罪犯识别等)、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统等方面有着巨大的应用前景,人脸识别已经成为当今信息科学最前沿的热门研究方向。人脸识别可以分为:人脸的检测与定位、特征提取和识别三个部分。 在人脸定位部分,针对人脸轮廓定位时人脸的复杂性及人脸内部存在的干扰问题进行了深入研究,提出了一种分步全消隐遗传算法进行人脸轮廓定位。该算法不是将第一次遗传算法获得的结果作为人脸轮廓,而是将其作为一个区域的定位参数,以此参数定位出一个区域,并在区域内进行全消隐处理,即消除区域内的图像信息及噪声。然后再以消隐后的图像为基础,继续进行下一次消隐区域的寻找,直到找到最优区域,最后以该区域为参数,确定最终人脸轮廓定位。这种方法的优点是有效地排除图像信息及噪声对人脸定位的干扰,保证了算法的精确度和搜索结果的稳定性。 在特征提取部分,本文利用Gabor小波对于图像的边缘敏感,能够提供良好的方向选择和尺度选择特性,对光照变化良好的适应性这些特点,将Gabor小波变换和特征脸方法相结合来提取人脸特征。通过选取Gabor滤波器组参数,对人脸图像进行Gabor小波变换。同时采用两步降维法对变换特征进行降维,然后利用主元分析法求取变换特征基,将小波变换系数投影到该变换特征基,得到进一步降维后的人脸变换特征表示。 最后,在人脸图像的识别阶段,本文分析了几种判别分类时的距离测度问题,在此基础上实现了基于Gabor小波和特征脸的人脸识别算法。 实验结果表明,本文所提出的分步全消隐遗传算法用于人脸轮廓定位是准确有效的,并且基于Gabor小波和特征脸的人脸识别算法是人脸识别领域里的一个
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