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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,因此是身份验证的理想依据。利用的人脸生物特征进行比对是最自然最直接的身份验证,相比其他生物特征,它具有直接、友好、方便的特点。人脸比对识别过程一般可以分为人脸检测与定位和人脸图像预处理、人脸图像的特征提取、人脸比对识别三个部分。本文首先综述课题的研究背景与意义,并分析总结国内外关于人脸识别的研究情况与进展。在此基础上,提出了基于个性特征的人脸比对方法和基于主动表观模型(AAM)和独立分量分析(ICA)特征的分层次人脸比对方法。具体内容如下:(1)设计实现了基于Adaboost的人脸检测与定位,同时设计实现了人脸图像的灰度归一化、旋转矫正和尺度归一化的预处理算法,为人脸特征提取和识别奠定基础。(2)提出了基于个性特征的人脸比对方法。该方法首先采用主动表观模型(AAM)完成人脸具体特征点的自动标定,根据人脸几何结构的特点构建人脸特征向量,接着对人脸个性特征参数贡献分析和选择,最后采用基于加权模板的人脸比对算法进行人脸比对识别。(3)提出了基于小波变换的人脸图像ICA特征提取方法。该方法采用小波分析技术对人脸图像进行一次小波分解,取其低频子图像,它包含了原始图像的主要描述信息,接着再采用ICA提取人脸图像特征。(4)提出了基于AAM和ICA特征的分层次人脸比对方法。该方法首先利用基于个性化特征的人脸比对方法进行人脸比对识别,在整体拒识的情况下,再利用基于ICA特征的人脸模板匹配方法进行二次人脸比对识别,该方法不仅考虑了人脸的形状特征还考虑了人脸的纹理特征加以补充比对,提高了人脸比对识别效果。(5)考虑了整个人脸考勤系统硬件结构框架,并着重分析了考勤中的人脸比对子系统的功能,同时采用面向对象的设计方法,设计实现了考勤中的人脸比对原型子系统。