人脸识别技术研究

【摘要】：人脸检测与识别技术是模式识别与机器视觉领域最有挑战性的研究课题之一。让计算机具有人的智能,使它可以像人类一样能够记忆、识别人脸一直是众多计算机科学工作者追求的目标。随着社会的发展、科技的进步,对方便、可靠、自动身份鉴别的实际需求日益迫切,人脸识别技术重新成为机器智能研究的热点问题。研究人脸识别其意义不仅仅在于推动图像处理、模式识别理论与应用的发展,满足身份验证、基于内容的检索等实际需求。同时由于人脸模式的特殊性,对人脸识别进行应用研究,对推动认识科学、生理学、心理学等相关学科的研究也有积极的影响。 本文收集和分析了大量近年来国内外关于人脸检测与识别的学术论文及文献,对计算机人脸识别的若干问题进行了探讨,针对建立自动人脸识别系统的两个重要环节中的人脸识别方法进行了深入的研究,实验表明本文提出的人脸识别的方法是合理的,具有一定的理论价值与实用价值。本文的研究工作主要包括以下几个方面: 1、在传统的通过肤色模型实现人脸检测及器官定位的算法基础上引入可疑点排除的方法,通过该方法大大提高了定位的准确率。在对多个人脸图像的器官定位实验表明该方法有很高的实用价值。 2、提出了一种基于局部几何特征的人脸特征提取算法,根据人脸器官的位置及色彩特征,改进了普通算法在阴影较大的情况下识别率急剧下降的问题。实验表明该算法可以有效的提取人脸的特征。 3、在提取的人脸眉毛特征时,采用了矩阵投影变换,改进了传统的图像几何变换算法,最大限度的保留了人脸图像的特征。实验表明该算法提取特征较传统算法清晰。 4、从人脸统计特征的提取角度入手,以图像匹配的理论为基础,引入主元分析(PCA)算法,但鉴于该算法的复杂度及计算速度慢的问题,只采用了该算法中计算协方差矩阵判断相关度的方法实现人脸的初分类。实验结果表明,该速度较快,效果较好。 5、在最后特征比对中采用了排位计分法和特征值加权等算法,有效的提高了系统的识别率。