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《吉林大学》 2004年
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人脸自动识别中若干问题的研究

段锦  
【摘要】:人脸包含的视觉信息是区别人与人之间差别的最重要生物特征之一,以其直接性、唯一性、方便性等特点,越来越受到人们的关注。人脸识别技术是模式识别和机器视觉领域最富挑战性的研究课题之一,也是近年来研究的热点问题。但由于人脸的可变塑性和在成像过程中多种因素的影响,目前已经取得的研究成果距离这一问题的彻底解决和实际应用还有相当大的距离。 本文对近年来所出现的人脸检测和识别的主要方法进行了综述,将人脸识别的方法归结为基于可视特征、基于模板、基于代数特征和基于机器学习等四类方法,并对人脸识别的评价标准进行了探讨。在研究了人脸检测和识别的基本理论和关键技术基础上,论文重点讨论了在复杂背景和可变光照的条件下,彩色人脸图像和灰度人脸图像的人脸检测、器官定位、特征提取、以及光线补偿和改善等问题。 本文的主要研究内容包括: (1)在彩色图像人脸检测中,采用将肤色区域分割与模板匹配相结合的方法,并提出了颜色模型的自适应算法和给出了彩色置信度的概念。 本文针对彩色人脸图像,提出了一种基于肤色模型和模板匹配的人脸检测方法。首先,构造rgb颜色空间下的人脸肤色统计模型;将图像的像素分为肤色像素点和非肤色像素点;将彩色图像分为网格单元,计算网格单元内肤色点比率,大于某一阈值的单元被认定为肤色单元;将相邻的肤色单元连通,判断连通区域的形状,将符合比例的类矩形区确 WP=128 定为候选人脸区域;最后,对候选人脸区域的灰度图像用人脸模板进行模板匹配,以确定真实人脸。该方法实现了较高的检测准确率,特别是在检测速度上比传统灰度图像的模板匹配方法有较大提高,适合于构建实时人脸检测系统。 人的肤色会由于光源颜色,背景颜色,光照强度、成像介质等诸多因素影响而发生变化。皮肤颜色模型的建立不是一成不变的,而是需要随着环境的变化而做出调整。论文提出了颜色自适应调整算法,使颜色模型有更广的适用范围,并提出彩色置信度的概念用来评估颜色模型的可靠程度。 (2)在灰度图像人脸检测中,本文采用基于AdaBoost算法的分类器级联方法。 人脸检测是一个两类的分类问题,然而构造具有较高的分类性能的单一分类器是十分困难的。这样的分类器即使存在,其结构也是相当复杂,实现起来相当困难。本文用于人脸检测的分类器,是由一系列简单的弱分类器构成的级联结构。本文所设计的弱分类器都有较高的检测率,但却只有中等的虚假正确率,因而具有结构简单,计算复杂性小的特点。级联系统的训练和分类采用Boosting学习方法,其基本思想是由一系列比随机假设性能稍好一些的弱分类器,合并成一个性能优越的强分类器。 本文设计了简单的三类矩形特征来表征人脸的特征,采用结构简单的感知器作为弱学习器算法,其目的是尽量减少计算的复杂性。面对矩形特征数量极其巨大的困难,本文提出用Adaboost算法去训练简单的分类器。AdaBoost的训练的过程就是一个从众多数量巨大的特征中选取较少的有效特征的过程。这是一种相当贪婪的学习算法,它将绝大多数的特征都排除掉;并且在分类过程中,在级联系统的最初几级就除掉了绝大多数的负样本,从而使检测的速度有大幅度的提高。 (3)本文提出了基于小波的光照补偿方法,克服和改善了在人脸识别中由于光照的变化带来的不利影响。 环境光线的变化是影响人像检测和识别精度的主要因素之一。实验室环境下的实现识别方法,可能在变化的环境光线下,变得质量下降或是不可应用。在分析了人脸光照模型后,从发现光照恒常性规律的角度入手,对常用的补偿光照或改善光照的传统方法进行了讨论。本文提出了一种自然光照下的人脸图像去光处理算法,将输入的人脸图像归一到标准光照下。这种可变光照改善方法是基于小波分析的,它将光照变换 WP=129 为在各个方向上强度比较均衡的光照环境。实验结果证明了这种方法的有效性,并可以推广到实际的应用系统中,提高系统鲁棒性和适应性。 (4)从系统工程的角度,对人脸识别应用产品的开发步骤和相关技术作了细致的讨论。 人像识别技术是一个极具现实意义和使用价值的研究领域。但人像识别技术的实际应用却是一项极其复杂的系统工程。在应用实践中,不但要考虑技术原理和实现方法每一个细节问题,更要考虑系统与实际条件和应用环境的相互配合。本文介绍了基于人像识别技术的访问控制系统的实现过程,讨论了系统结构和实现技术,软件开发流程,分析了影响识别效果的诸多因素。系统主要的技术包括:用主分量分析方法实现特征抽取,用最近邻域作为识别判据,以类内相似度为最终认定条件。实验证明,系统达到较好的应用效果。 本文是以国家级火炬计划项目“基于多种识别技术的身份认证与鉴别系列产品”和信息产业部电子发展基金项目“人像自动识别软件及其应用产品”,以及吉林省科技发展计划重点项目“基于人像识别系统技术的应用产品研制开发”为基础完成的。本文所提出的观点、原理及技术已经这些项目和课题中得到应用和实践,并取得了预期目标。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP391.4

【引证文献】
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3 朱巍峰;;3D人脸识别研究探索[J];现代电子技术;2011年11期
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1 江艳霞;视频人脸跟踪识别算法研究[D];上海交通大学;2007年
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1 胡波;基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统研究[D];长沙理工大学;2010年
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4 陆国钦;基于人脸识别的工作通道管理系统的设计与实现[D];天津大学;2012年
5 常玉芳;基于肤色和神经网络的人脸检测[D];东北师范大学;2006年
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7 王华华;基于统计学习的人脸识别方法研究[D];上海交通大学;2007年
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9 张斯聪;不同姿势下的人脸识别算法研究[D];北京工业大学;2007年
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【参考文献】
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【共引文献】
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6 彭志捌;尹雪莲;;基于BP神经网络的教学质量评价模型[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2009年06期
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9 张红涛;胡玉霞;张恒源;顾波;;储粮害虫图像识别中的特征压缩研究[J];安徽农业科学;2008年27期
10 梁春玲;张祖陆;牛玉生;;南四湖水安全评价研究[J];安徽农业科学;2009年07期
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1 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 刘华;张建华;王娆芬;王行愚;;人机系统操作员功能状态的模糊聚类方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 晋朝勃;胡刚强;史广智;李玉阳;;一种采用支持向量机的水中目标识别方法[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
7 尹雪娇;;基于蚁群算法的故障诊断[A];创新沈阳文集(A)[C];2009年
8 江萍;;车牌分割中的阈值选择策略[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
9 王刚;邬晓钧;郑方;王琳琳;张陈昊;;基于参考说话人模型和双层结构的说话人辨认[A];第十一届全国人机语音通讯学术会议论文集(二)[C];2011年
10 冯辅周;郭恒毅;江鹏程;;支持向量机及其在电机故障诊断中的应用[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
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1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
6 陈雁;可见光遥感图像分割与提取研究[D];中国科学技术大学;2010年
7 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
8 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
9 徐红林;基因调控网络的建模及其结构分解方法研究[D];江南大学;2010年
10 傅军;新型墙体抗裂抗渗性能及工程应用研究[D];浙江大学;2010年
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1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
2 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
3 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
4 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
5 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
6 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
7 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
8 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
9 王亚东;基于二代身份证图象的人脸检测与识别研究与设计[D];山东科技大学;2010年
10 陈楠楠;互动音乐桌[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
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1 吴小俊;张媛媛;王士同;於东军;郑宇杰;杨静宇;;改进的模糊神经网络及其在人脸识别中的应用[J];微纳电子技术;2007年Z1期
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4 刘文彬;周宏甫;蒋梁中;;基于双目立体视觉系统的精确标定算法[J];兵工自动化;2008年06期
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7 袁立;穆志纯;刘磊明;;基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别[J];北京科技大学学报;2006年09期
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10 闫国梁;闫文秀;成亮;;基于肤色模型和灰度积分投影的疲劳驾驶检测系统[J];重庆工学院学报(自然科学版);2008年12期
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1 何光辉;四种人脸识别方法研究[D];重庆大学;2010年
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3 朱长仁;复杂背景下的多姿态人脸识别技术研究[D];国防科学技术大学;2001年
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5 徐勇;几种线性与非线性特征抽取方法及人脸识别应用[D];南京理工大学;2004年
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8 胡永利;真实感三维人脸建模及应用研究[D];北京工业大学;2004年
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10 胡元奎;可变光照和可变姿态条件下的人脸图像识别研究[D];中国科学技术大学;2006年
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1 葛春苑;基于神经网络的人脸识别系统研究[D];山东师范大学;2011年
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3 武亚昆;融合多种图像特征的人像检索技术研究[D];太原理工大学;2011年
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5 詹瑾瑜;基于嵌入式操作系统的图形用户界面(GUI)系统的研究与实现[D];电子科技大学;2003年
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8 寇强强;遗传算法在人脸识别中的应用[D];青岛大学;2004年
9 张充;非文本块优先的中文版面分析[D];河北大学;2004年
10 陈海霞;多媒体网络视频监控系统的研究和设计[D];南京理工大学;2004年
【二级引证文献】
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6 刘绍荣;潘瑞雪;;基于读者信息行为的移动图书馆功能分析——以河北师范大学移动图书馆试用问卷调查结果为例[J];图书馆学研究;2012年19期
7 刘金清;范群贞;吴庆祥;;结合2DWT和Fisherfaces的人脸特征提取新方法[J];微计算机应用;2011年11期
8 郭滢霞;袁宝玺;;基于人脸跟踪和公钥密码的远程在线考试系统[J];现代电子技术;2010年24期
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1 王晓云;基于代数方法的人耳识别研究[D];沈阳工业大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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4 本报记者 李颖 实习生 蒋秀娟;面部识别鉴定身份真的可靠吗?[N];科技日报;2006年
5 记者 闫文锋 实习记者 高鹏;清华人脸识别系列全面推广[N];中国知识产权报;2006年
6 王新佳;人脸识别术 安全防范的“电子眼”[N];中国高新技术产业导报;2006年
7 齐齐哈尔大学计算机系讲师 赵鑫;新技术在数字娱乐和动漫领域的应用[N];齐齐哈尔日报;2008年
8 记者 张晔 通讯员 杨萍 田野;南理工一技术给汽车提供安全“智能助理”[N];科技日报;2009年
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6 刘冲;模拟电路故障诊断AdaBoost集成学习方法研究[D];大连海事大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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9 何世民;基于AdaBoost算法的人脸检测及其在DSP平台上的移植[D];哈尔滨理工大学;2010年
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