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《上海交通大学》 2007年
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人脸检测中相关特征的研究

赵伟达  
【摘要】: 对人脸的研究在身份验证,档案管理和可视化通讯等诸多领域有着巨大的应用前景。对于人脸的研究大致分为人脸检测,人脸跟踪和人脸识别三部分。人脸检测作为整个人脸分析过程的第一步,其目标是准确、快速的从图像中检测出人脸。如何从人脸图像中提取出能较好区分人脸与非人脸的特征,从而可以提高人脸检测的准确率目前仍然是个复杂的问题。 本文提出采用傅立叶变换,小波变换,自适应独立分量分析(ICA)模型和稀疏编码(Sparse Coding)这4种不同的方法从静态灰度图片中提取表示人脸的有效特征。主要思想是先找出能够有效捕捉人脸结构特点的函数基底,然后将人脸图片和非人脸图片投影到这些基底上,利用得到的投影系数对图像进行分类。由于正面人脸的结构非常相似,因此在这些基底上投影出来的特征系数也比较相近;而不包含人脸的自然风景图片投影到这些基底上得到的特征系数和表示人脸图像的特征系数就会不同。通过比较这两类图像的特征系数,可以区分出两者。4类函数基底中,傅立叶变换和小波变换是固定的基底,而ICA和超完备的稀疏编码方法则是通过给定的人脸图片样本训练出可以捕捉脸结构特点的函数基底。 文中还采用了基于互信息最大化的特征选取算法,从提取出的特征向量中选出与分类目标最相关的特征子集。选择过程去掉了冗余的、与目标不相关的特征,从而进一步提高了分类的准确率,降低了训练时间。文中还采用了支持向量机(SVM)对选择后的特征进行分类。最后将四个用不同类型特征训练出来的SVM进行级联组合,得到一个可以进行人脸检测的分类器。实验结果表明,4种特征提取算法都能得到有效的表示人脸的函数基底。特别是通过自适应ICA算法和稀疏编码算法自适应学习得到的函数基底能够更好的捕捉到人脸的结构特点,因此图像投影到这些基底上得到的特征系数有更好的分类效果。而级联的人脸检测分类器在一定条件下得到了较好的检测效果。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 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
2 何荣;基于OpenCV的人脸识别系统设计[D];华南理工大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 卢春雨,张长水,闻芳,阎平凡;基于区域特征的快速人脸检测法[J];清华大学学报(自然科学版);1999年01期
2 姜军,张桂林;一种基于知识的快速人脸检测方法[J];中国图象图形学报;2002年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 马瑾;陈立潮;张永梅;;轮廓跟踪与边沿检测的图像自动识别[J];中北大学学报(自然科学版);2006年05期
2 赵敏;舒俭;;基于K-L变换的人脸识别系统[J];华东交通大学学报;2006年05期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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9 Xin Li;Yumei Zhai;Xiong Li;;Research and Implementation of Face Detection System on Android Smart Phone[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集(第二分册)[C];2013年
10 Zhizhi Guo;Qianxiang Zhou;Zhongqi Liu;Yixuan Lv;Yun Tian;;A new algorithm detects pilot fatigue based on machine vision[A];第26届中国控制与决策会议论文集[C];2014年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 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
2 郭志强;基于子空间分析的人脸识别算法研究[D];武汉理工大学;2010年
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8 葛永新;图像匹配中若干关键问题的研究[D];重庆大学;2011年
9 李皓;语音驱动的人脸建模与动画技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 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
2 孙琛琛;大幅面丝网疵点的图像识别算法研究[D];浙江理工大学;2010年
3 王本超;基于KPCA与SVM的人脸识别研究[D];大连理工大学;2010年
4 李磊;分裂Bregman方法在图像处理中的应用[D];大连理工大学;2010年
5 苑岩岩;基于肤色信息的人脸检测与跟踪算法研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
6 马颖哲;多视角人脸检测技术的研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
7 周广千;模糊支持向量机在人脸识别中的应用[D];长沙理工大学;2010年
8 马栋;模糊Hopfield网络在人脸识别中的应用[D];长沙理工大学;2010年
9 赵晓刚;特征点搜索与基于形变模型的三维人脸建模的研究[D];河南工业大学;2010年
10 张晶晶;人脸检测与人脸特征定位技术研究[D];广西民族大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘明宝,高文;复杂背景下的人脸检测与跟踪系统[J];计算机研究与发展;1997年S1期
2 王耀贵;;图像高斯平滑滤波分析[J];计算机与信息技术;2008年08期
3 孙亦南,刘伟军,王越超,孙亦蓬;一种用于圆检测的改进Hough变换方法[J];计算机工程与应用;2003年20期
4 刘党辉,沈兰荪,Kin-Man Lam;人脸检测研究进展[J];计算机工程与应用;2003年28期
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8 梁路宏 ,艾海舟 ,徐光祐 ,张钹;人脸检测研究综述[J];计算机学报;2002年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 山世光;人脸识别中若干关键问题的研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 林天威;基于视频流的人脸识别系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 袁菊红;基于OpenCV的智能视觉监控系统的设计与实现[D];安徽大学;2011年
3 朱夏君;人脸识别的研究及眼睛定位算法[D];浙江工业大学;2003年
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6 雷静;基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究[D];西安电子科技大学;2010年
7 王静;视频运动人体目标跟踪方法与性能评估[D];西安电子科技大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 卢春雨,张长水,闻芳,阎平凡;基于区域特征的快速人脸检测法[J];清华大学学报(自然科学版);1999年01期
2 梁路宏,艾海舟,何克忠;基于多模板匹配的单人脸检测[J];中国图象图形学报;1999年10期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 谢尧芳;苏松志;李绍滋;;基于稀疏编码的迁移学习及其在行人检测中的应用[J];厦门大学学报(自然科学版);2010年02期
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3 孙俊;人脸图像分析和识别方法研究[D];清华大学;2001年
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5 刘小白;图像及视频语义解析的关键技术研究[D];华中科技大学;2012年
6 丁昕苗;基于多示例学习的恐怖视频识别技术研究[D];中国矿业大学(北京);2013年
7 祝文骏;基于视觉皮层网络的物体整体特征分析与算法研究[D];上海交通大学;2011年
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1 庄永文;基于稀疏编码理论的自然图像处理研究[D];厦门大学;2008年
2 周期;基于稀疏编码的视觉模型及其应用[D];上海交通大学;2009年
3 李鹏;面向自然场景分类的稀疏编码研究与应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
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5 齐晓锐;稀疏编码的有效算法[D];西安电子科技大学;2013年
6 刘涛;基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类[D];大连理工大学;2013年
7 潘婷婷;稀疏编码算法改进及其在人脸识别中的应用[D];山东大学;2014年
8 张富铭;基于改进非负稀疏编码的人脸识别[D];武汉理工大学;2009年
9 徐东勋;基于稀疏编码的快速人脸识别算法研究[D];中国海洋大学;2013年
10 吕远;基于稀疏编码的极化SAR影像地物分类[D];西安电子科技大学;2014年
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