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《重庆大学》 2002年
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人脸检测与识别方法研究

叶俊勇  
【摘要】: 基于人体生物特征识别技术(Biometrics)的个人身份鉴别系统,由于使用了人体本身所固有的生物特征,是与传统方法完全不同的崭新技术,具有更好的安全性、可靠性和有效性,越来越受到人们的重视,开始进入我们社会的各个领域,迎接新时代的挑战。 在日常生活中,人们识别周围的人用的最多的是人脸,人脸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。因而人脸识别是一种最容易被接受的身份鉴定方法。计算机人脸识别技术试图使计算机具有人的识别能力,由于其广泛的应用领域,人脸识别技术在近三十年里得到了广泛的关注和研究。随着网络技术和桌上视频的广泛采用,图像捕捉设备正在成为个人计算机的标准外设,同时电子商务等网络资源的利用对身份验证提出了新的要求,人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段之一。 本文在收集和分析了大量近年来国内外关于人脸检测与人脸识别的学术论文及研究报告,对计算机人脸识别技术的若干理论问题进行了探讨。针对建立人脸自动识别系统的两个主要技术环节-人脸检测与人脸识别方法进行了深入的研究,提出了一套用于视频图像正面人脸检测与人脸识别的方法。试验证明本文提出的人脸检测与人脸识别方法是合理的,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、通过对国内外在人脸检测方面研究成果的分析,发现目前在人脸检测中比较成功的方法基本是建立在机器学习理论基础上的。统计学习理论(STL)是近年来得到很大关注的研究小样本情况下的机器学习理论,这是一套比较完整的理论,它不同于传统的基于经验风险最小化(ERM)原理的学习方法,而是采用了一种新的基于结构风险最小化(SRM)的学习方法。已经证明了这种方法的学习结果具有很好的推广能力。支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种新的机器学习方法。本文在对SVM进行深入研究的基础上,提出了一种采用DCT变换系数作为分类器输入矢量,利用改进的SMO学习算法建立了一套基于SVM的人脸检测方法,极大的提高了学习和检测效率。在多个人脸检测数据库中的试验表明该方法有很高的检测率,具有很高的理论价值和实用价值。 2、由于支持向量机方法需要对整幅待检测图像进行逐步搜索检测,比较耗时,难以实现实时检测。本文先采用基于运动检测的背景分离技术和皮肤颜色检测技术相结合的方法获得图像中可能存在人脸的区域,然后采用具有很高检测率的基于 WP=5 SVM的方法在可能存在人脸的区域进行检测。因为检测的区域比较小,所以这种方法即保证了检测的准确性同时实现了接近实时的检测速度。由于人脸检测获得的图像是用于人脸识别,因此检测到的图像质量的好坏直接关系到识别的准确性。本文提出了在人脸检测中采用一种评价检测到的人脸图像质量的方法,自动选取最有利于人脸识别的检测图像作为检测系统的输出。 3、在对各种人脸识别方法进行分析的基础上,本文重点研究了基于隐马尔可夫模型(HMM)的人脸识别方法。在对已有的基于HMM方法进行改进的基础上,提出了一种将人脸图像进行小波分解,然后利用分解后的代表原始图像不同细节特征的四幅小波子图像分别建立HMM进行学习。从信息融合的观点出发,将四个模型进行合并,合并后的HMM能够更好的代表该类人脸的统计特征,从而提高了识别效果。在多个人脸数据库中的测试表明该方法提高了识别率。 4、由于基于HMM的人脸识别方法是建立在统计模型的基础上,识别的结果是根据各个模型的输出概率确定,因此对于不属于数据库中人脸类别的时候无法采用HMM方法。为了解决这个问题,本文采用了基于特征脸(eigenfaces)的方法处理不属于数据库中的人脸。这种方法可以通过设置特征空间的距离来调整拒识率。本文还研究了通过类似于判决树的方法将在两类模式识别问题中获得了成功应用的SVM方法推广到人脸识别这种多类别模式识别问题中,获得了比较高的识别率。最后综合应用特征脸方法、HMM方法以及SVM方法等多个分类器组合的人脸识别方法,在牺牲一定识别率的基础上,大大的降低了误识率,从而提高了识别系统的鲁棒性
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP391.4

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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2 王崇文;自动指纹识别方法研究[D];重庆大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王本超;基于KPCA与SVM的人脸识别研究[D];大连理工大学;2010年
2 邬惠远;基于图像识别的商标检索系统设计与实现[D];电子科技大学;2010年
3 刘宝宝;复杂背景下的人脸检测研究[D];安徽工业大学;2011年
4 温立平;基于神经网络的单样本人脸识别方法研究[D];沈阳工业大学;2012年
5 张如艳;基于核函数的最大后验概率的分类方法的研究及其应用[D];江南大学;2012年
6 蒋汉桥;基于支持向量机的证券投资决策研究[D];武汉大学;2005年
7 史操;基于线性投影分析与非线性核方法在人脸识别中的研究[D];湖南师范大学;2006年
8 刘正义;基于HMM的人脸检测及识别系统应用研究[D];西南交通大学;2006年
9 张峰;国人正面彩色图像人脸检测系统[D];吉林大学;2007年
10 张永亮;基于DSP的人脸检测和定位算法研究[D];太原科技大学;2008年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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3 刘海松,邬敏贤,金国藩,成罡,何庆声;用于实时人脸识别的光电混合自动识别系统[J];中国激光;1999年11期
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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8 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
9 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 谭守标;霍剑青;郝建;王晓蒲;赵永飞;谢行恕;;高分辨率软X射线显微成像下细胞的自动提取?[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 朱成华;;基于USB总线的弧焊电参数虚拟检测分析系统设计[A];制造业数字化技术——2006中国电子制造技术论坛论文集[C];2006年
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5 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 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
10 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 魏海霞;爆破地震波作用下建筑结构的动力响应及安全判据研究[D];山东科技大学;2010年
2 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 王婷;EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 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
6 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 刘文海;水下被动目标瞬态特征检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 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
9 唐艳红;基于航海雷达的海浪遥测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 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
3 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
4 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
5 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
6 张维;基于ARM7的配电变电所和开闭所RTU研究[D];山东科技大学;2010年
7 张明军;基于小波包最优树的图像融合技术研究[D];山东科技大学;2010年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 潘博;基于小波变换的图像编码与解码技术的研究[D];长春理工大学;2010年
10 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王建文;杨川;;基于小波变换的人脸识别系统[J];安徽农业科学;2007年16期
2 昝涛;费仁元;王民;;基于神经网络的控制图异常模式识别研究[J];北京工业大学学报;2006年08期
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4 和亚珺,郭平;Parzen窗估计法在图像复原中的应用探索[J];北京师范大学学报(自然科学版);2004年04期
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8 张培珍,付平,肖军,汤旭慧;基于快速聚类索引的图像检索系统[J];吉林大学学报(信息科学版);2004年06期
9 闫文秀;裴建岗;孙颖;金卫东;;基于Gabor滤波器和改进BP神经网络的人脸检测方法[J];重庆工学院学报(自然科学版);2009年04期
10 冯巧娟;;人工神经网络在人脸识别中的应用[J];平顶山工学院学报;2008年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陈曦;基于小波分析理论的电磁兼容测试与诊断技术研究[D];河北工业大学;2001年
2 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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6 彭宏京;基于稀疏RAM的神经网络及其人脸识别应用研究[D];南京航空航天大学;2002年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 胡琳;基于小波变换和人工神经网络的PCA人脸识别方法研究[D];苏州大学;2002年
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3 胡静;基于代数特征的若干人脸识别方法研究[D];南京理工大学;2003年
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10 黄雪琳;人脸的几何特征提取与查询[D];华侨大学;2004年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前8条
1 何德平;肖勇;肖兴国;黄永红;周庆人;;支持向量机在遥感影像处理中的应用[J];城市勘测;2006年03期
2 胡小虹,李见为,刘元兵;基于DSP的指纹识别模块设计与实现[J];重庆大学学报(自然科学版);2004年09期
3 谢倩茹;耿国华;;复杂光照环境下视频人脸序列的自动检测方法[J];计算机科学;2011年10期
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7 赵磊;蒋澎涛;刘春雷;陈宏君;杨梦婷;;一种实用的自动指纹识别完整算法[J];微计算机信息;2012年06期
8 朱龙华;王嘉梅;;基于组合特征的多分类器集成的脱机手写体彝文字识别[J];云南民族大学学报(自然科学版);2010年05期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 俞凯;计算机书法若干关键技术研究[D];浙江大学;2010年
2 鄢煜尘;基于信息融合的中文笔迹鉴别研究[D];武汉大学;2009年
3 章夏芬;中国数字书法检索与作品真伪鉴别的研究[D];浙江大学;2006年
4 陈为民;指纹图像处理及匹配方法的研究[D];重庆大学;2006年
5 王渊;不同水平油菜氮素含量遥感信息提取方法研究[D];浙江大学;2008年
6 邸巍;基于视觉的全天候驾驶员疲劳与精神分散状态监测方法研究[D];吉林大学;2010年
7 陈侃;基于多模型决策融合的刀具磨损状态监测系统关键技术研究[D];西南交通大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 沈昊;基于DSP图像处理的鸡蛋新鲜度实时无损检测研究[D];华中农业大学;2010年
2 李静;基于CPD和特征级融合的手纹识别技术研究[D];西安电子科技大学;2009年
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6 白亚龙;基于ADSP-BF561的人脸识别系统的研究与实现[D];西南交通大学;2011年
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10 陈志群;基于肤色检测的人脸识别技术及其应用[D];苏州大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王伟;张佑生;方芳;;人脸检测与识别技术综述[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2006年02期
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6 曾宪贵;石玉强;刘磊安;;基于颜色、知识和模板匹配的人脸检测[J];仲恺农业工程学院学报;2009年02期
7 王伟,魏世泽,赵全友;基于支持向量机和平均模板的多角度人脸检测[J];湖南科技学院学报;2005年11期
8 刘玉景;程国建;;DCT特征与SVM分类在人脸检测中的应用[J];软件导刊;2009年03期
9 郑文侃;黄冠华;杨海城;洪景新;;基于DCT特征与SVM分类的人脸检测[J];厦门大学学报(自然科学版);2007年06期
10 张晓煜;赵秀英;李向;;基于小波变换和支持向量机的人脸检测[J];微计算机信息;2007年34期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 徐毅琼;李弼程;王波;;隐马尔可夫模型在人脸检测与识别中的应用[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
2 李丹;郭小华;刘正熙;;基于DSP的自动人脸识别门禁系统设计与实现[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
3 陈健;钱芸芸;;用DSP实现实时人脸检测[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
4 邢颖;南敬昌;;基于隐马尔可夫模型的人脸检测与识别系统[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第三分册)[C];2009年
5 李雪;闫春娟;;基于高斯肤色模型和支持向量机的人脸检测方法[A];中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会论文集(上册)[C];2008年
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7 孙南;张庆;代锐;韦穗;;集成人脸检测和性别识别系统[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
8 梁路宏;艾海舟;张钹;;基于多模板匹配的复杂背景图象中的人脸检测[A];1999年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1999年
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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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
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 叶俊勇;人脸检测与识别方法研究[D];重庆大学;2002年
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6 胡文静;自动人脸识别技术研究及其在人员身份认证系统中的实现[D];华东师范大学;2006年
7 江琦;人脸检测识别与跟踪技术中关键问题的研究[D];吉林大学;2010年
8 张永梅;基于融合的人脸识别方法研究[D];中北大学;2005年
9 苏煜;融合全局和局部特征的人脸识别[D];哈尔滨工业大学;2009年
10 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
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王逸欣;基于支持向量机技术的人脸检测与识别系统研究[D];国防科学技术大学;2003年
2 李丽;基于SVM的人脸识别技术研究[D];中南大学;2005年
3 孔凡芝;基于Adaboost和支持向量机的人脸识别系统研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
4 姜睿;基于知识的人脸检测与人脸识别系统研究[D];西北工业大学;2004年
5 马跃平;基于小波变换和支持向量机的人脸识别方法研究[D];苏州大学;2005年
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7 王蕾;人脸识别系统与人脸检测算法研究[D];长安大学;2010年
8 刘智明;人脸识别理论的研究及其系统实现[D];四川大学;2001年
9 郭鹏飞;视频监控中的人脸检测与识别[D];南京理工大学;2010年
10 吴桂林;基于BP神经网络的人脸检测[D];华中科技大学;2004年
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