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《四川大学》 2004年
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人脸检测和识别的研究

刘直芳  
【摘要】:现代信息社会对于身份鉴别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求,传统的身份识别方法已经不能满足这种要求,而人体丰富的生理和行为特征为此提供了一个可靠的解决方案,因而引起了国际学术界和企业界的广泛关注。生物识别是一种根据人体自身的生理特征(如指纹、脸像、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来识别身份的技术。近年来,随着模式识别、图像处理和信息传感等技术的不断发展,生物识别显示出更为广阔的应用前景。众所周知,其它的生物测定方法如指纹、声音和虹膜等,由于要求被测定者的主动配合参与,才能达到识别的目的,而人脸识别却不受这种限制,因此人脸识别正在成为当前人们关注和投入较大研究力量的重点。 人脸脸像是人类视觉中最为普遍的模式,人脸所反映的视觉信息在人与人的交流、交往中有着重要的作用和意义。计算机脸像识别技术试图使计算机具有人的脸像识别能力。由于其广泛的应用领域,依托于计算机视觉、图像处理、模式识别和神经网络等领域的人脸自动识别技术是现今国际前沿和热点问题,有着十分重要的现实意义。 本文在分析和总结国内外近十多年来的相关研究成果和最新研究进展的基础上,针对应用上亟需解决的人脸分割定位和人脸识别的方法和理论进行了系统的实验和理论研究,从而形成了一套比较完整的人脸识别体系。 本文的主要研究内容集中在两个方面:彩色图像中有效的人脸检测方法和利用多元统计分析方法的人脸识别。从自动的人脸检测到人脸识别,本文力图将多元概率统计分析、神经网络、统计物理学等方面的成果,与计算机视觉领域对图像进行智能解译的理论结合起来,在人脸识别方面,在理论与实践上提出并实现了一系列有实际应用价值的算法,而人脸检测算法部分已经在机场离港旅客识别系统项目中得到实际的试用。 摘要 (l)彩色图像中人脸自动检测 人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术,近年来成为模式识别与计 算机视觉领域内一项受到普遍重视、研究十分活跃的课题。如在安全检查、视 频监测、智能人机接口、基于内容的检索、数字视频处理等诸多领域。在大多 数应用场合中,人无法控制场景,并且没有任何有关人脸位置、尺度、方向、 是否遮挡和人脸姿势的先验知识,因此人脸检测和定位就成为一个非常困难的 问题。本文主要从实际应用项目出发,利用彩色图像中人脸肤色信息以及灰度 图像中的人脸几何特征信息来检测出不同环境下的人脸,所做的主要工作概括 为: .针对彩色图像人脸检测中彩色空间的选择,提出一种新的非线性彩 色空间来进行人脸肤色的分割。在该非线性彩色空间中,人脸肤色区域中的色 度信息与其它区域(如背景)之间的对比度增加,这将更有利于人脸肤色的分‘ 割。 .提出一种从粗到精的自适应肤色动态分割算法。首先,利用离线训 练得到的静态肤色模型参数,对人脸进行快速的粗分割;然后利用粗分割的阶 段得到的肤色信息,进行实时在线的自适应训练,从而得到动态肤色模型参数, 该动态肤色模型利用一种简单的混合高斯分布概率模型来描述:最后根据形成 的概率模型图进行人脸肤色的分割,得到人脸候选区域。实验结果表明,该分 割算法能有效的分割复杂背景下的人脸区域。 .由于背景等诸多因素的影响,如果单靠肤色来进行人脸检测,这是 一种不可靠的方法,将会导致人脸区域的误定位。提出一种利用PCA边缘方向 信息确定眼睛方向和人脸几何特征信息的方法来进一步验证人脸候选区域是否 为真正的人脸区域的算法。 (2)多元统计分析的人脸识别 人脸识别过程的核心是选择恰当的人脸表征方式与匹配策略,通常根据人 脸图像的全局信息进行匹配,或者根据所提取的特征进行匹配,匹配的方法与 人脸的表征方式密切相关。 由于代数特征矢量(即图像向空间的投影)具有一定的稳健性,识别系统 对不同的倾斜角度,乃至不同的表情均有一定的鲁棒性,因此本文主要利用该 类方法中的概率主成分分析和独立成分分析进行人脸识别。 摘要 .目前的代数特征矢量方法中比较经典的方法是本征脸(Eigenface) 方法,它是利用主成分分析PcA(PrinciPal comP0nents Analysis)原理得到一 个人脸图像的优化坐标系统,但是该方法认为人脸本身是一种无噪声的信号, 然而实际中却存在噪声。针对这种情况,提出以因子分析FA(FactorA刀alysis) 模型为基础,建立的一种概率主成分分析PPcA(Probability PcA)算法来进行 人脸识别。该算法通过对噪声协方差的不同假设,而使其与主成分分析方法的 属性一致,即该方法结合因子分析模型考虑噪声的优点和主成分的旋转不变性 特点。在求解该概率模型参数中,利用EM算法进行无监督、自组织的参数学 习。通过几个不同的人脸库,针对该方法进行测试实验,其结果表明它能更好 的识别人脸,识别率较PCA算法高。 .无论是PCA算法还是PPCA算法都是一种基于二阶统计方法,也就 是说,仅仅使用了人脸数据中的协方差信息,同时在这些方法中常常假设变量 具有高斯属性,但是在实际中存在许多非高斯属性的变量,而对于非高斯变量 存在成分的统计独立与成分的统计不相关是不等价的
【学位授予单位】:四川大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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【参考文献】
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【共引文献】
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7 张楠;潘振宽;魏伟波;李媛媛;徐凯;;小位移变分光流计算的分裂方法[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
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9 李梦东;阮秋琦;;利用变形模板提取人脸的完整特征[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
10 傅志中;刘镰斧;李在铭;;M-G分布模型与点目标自适应检测算法[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 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
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3 魏榛;扑翼非定常气动力实验研究及相关应用探索[D];中国科学技术大学;2010年
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7 林裕旭;基于扫描数据的三维人脸表情合成[D];浙江大学;2010年
8 张维泽;基于简单局部特征学习的物体检测方法[D];浙江大学;2010年
9 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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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张淑芳;基于LabVIEW的便携式汽车仪表检测仪的研制[D];安徽工程大学;2010年
2 张聪炫;基于蚁群算法由直线光流场重建三维结构的研究[D];南昌航空大学;2010年
3 袁猛;基于变分理论的光流计算技术研究[D];南昌航空大学;2010年
4 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
5 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
6 王春华;基于盲源分离的肺音信号提取研究[D];山东科技大学;2010年
7 金耀;虚拟服装网格模型切割及参数化算法研究[D];浙江理工大学;2010年
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10 钟取发;动态环境下早期烟雾、火苗的视频分级检测研究[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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1 刘小军;人脸识别技术研究[D];中国科学院电子学研究所;2001年
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3 韩斌;基于数据挖掘的信息融合理论和应用[D];浙江大学;2002年
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7 蔡晋辉;实时自动视觉检测系统相关算法及应用研究[D];浙江大学;2005年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张浩;动态背景下的运动目标检测与跟踪[D];吉林大学;2011年
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【二级引证文献】
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4 邵荃;吴抗抗;周航;唐志星;;航站楼旅客群体性事件预警监控系统架构及关键技术[J];中国安全生产科学技术;2012年11期
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 曹海青;基于嵌入式的人脸识别系统设计[D];青岛科技大学;2011年
【二级参考文献】
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3 本报记者  魏建玲;行者 知其道而行其智[N];国际商报;2006年
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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 实习生 姜靖;人脸识别:门靠人脸开启[N];科技日报;2007年
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8 赵武锋;人脸识别中特征提取方法的研究[D];浙江大学;2009年
9 陈勇;基于样条二进小波的人脸识别研究[D];浙江工业大学;2010年
10 胡峰松;单样本下可变姿态与光照人脸识别研究[D];湖南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 胡月;基于主成分分析和独立成分分析的人脸识别研究[D];吉林大学;2010年
2 郭瑞;基于统计方法的人脸识别算法研究与性能评估[D];国防科学技术大学;2003年
3 崔丽;用于人脸识别的LDA方法的研究及其应用[D];吉林大学;2004年
4 唐彬;基于人脸信息识别的身份验证技术研究[D];西安理工大学;2004年
5 李刚;基于特征脸法的正面人脸识别研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年
6 王德新;人脸自动识别技术的研究与实现[D];沈阳工业大学;2004年
7 李志勇;基于成分分析增量学习算法的人脸识别研究[D];浙江师范大学;2008年
8 王晶;三维人脸识别[D];西北工业大学;2005年
9 王建勤;视频运动图像中的人脸检测研究[D];成都理工大学;2003年
10 黄艳川;基于核方法的人脸识别算法研究[D];大连理工大学;2010年
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