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《西北工业大学》 2004年
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复杂背景下快速人脸检测与识别

胡伏原  
【摘要】: 人脸的检测与识别的研究涉及模式识别、图像处理、生理学、心理学、认知科学等许多领域,与基于其它生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机交互领域都有密切联系。由于各领域对人脸检测与识别技术的需求日益迫切(特别是安全领域),这使得人脸检测与识别技术的研究已经成为当今的热点问题之一。 本文主要研究了复杂背景下快速人脸检测与识别的基本理论和关键技术。重点讨论了人脸表示、分类器的设计和复杂背景下快速人脸检测与识别系统架构问题。论文的主要研究工作和主要成果包括以下几个方面。 首先,研究了不同彩色空间下不同的肤色模型。通过实验表明,在HSI彩色空间的简单高斯模型和线性模型比较适合于复杂背景下的快速、准确的人脸检测。通过肤色检测能快速去除复杂背景,缩小检测的范围,为复杂背景下快速准确的人脸检测奠定了基础。但是肤色模型易受光照等外界因素影响,本文结合K-L变换提高了肤色检测的鲁棒性。 其次,研究了人脸表示及其快速算法。通过对PCA、LDA、Gabor和Like-Harr人脸表示方法的研究,分别为人脸检测和识别选取了较为稳定而准确的人脸表示;初步尝试了利用AdaBoost分类器进行特征选择从而消除冗余特征,并且提出了采用级联表示方法快速表征人脸,从而实现由粗到精、由简单到复杂的快速人脸表示,这样既提高了人脸的检测和识别的速度,还有利于检测率和识别率的提高。 随后,从三个方面研究了分类器的构造。首先研究了在人脸检测和识别中常用的分类器,比如符号函数、最近邻、神经网络、SVM、Adaboost等,选择了适合于人脸检测和识别的分类器,并提出了结合PCA特征和RBF进行人脸姿态的判别方法:其次研究了具有特征选择功能的分类器发计,这为人脸的级联表示提供了条什,也为快速准确的人脸检测和识别提供了可能;最后,对组合分类器设计进行了研究,提出了适于复杂背景下快速人脸检测和识别的有效分类器设计方案,这使得人脸检测和识别能够快速剔除不感兴趣区域,为复杂背景下实时人脸检测和大型人脸库的快速识别提供了可能。 最后,结合人脸的级联表示和组合分类器的设计思想提出了一个复杂背景下快速的人脸检测和识别系统架构,并实现了该系统。该系统实现了在复杂背景下快速的人脸检测和识别,在P4 1.6的机子上检测和识别的总耗时160ms,约为6帧/秒。实验结果验证了该系统的实时性、准确性和鲁棒性。
【学位授予单位】:西北工业大学
【学位级别】:硕士
【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2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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7 陈思;人脸数字图像检测与姿态特征的检测技术[D];河北工业大学;2007年
8 张利伟;基于视觉的驾驶疲劳实时检测系统研究[D];中南大学;2009年
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10 左丞;基于图像处理与神经网络进行人数统计的研究与实现[D];电子科技大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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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 李梦东,阮秋琦;利用变形模板提取嘴部特征的算法[J];北方交通大学学报;2002年02期
9 李辉;赵立英;刘钦圣;王兵团;;应用遗传算法进行三次设计初探[J];北京交通大学学报;2006年06期
10 王树栋;;基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析[J];北京交通大学学报;2010年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 段书凯;刘光远;;网络参数对混沌联想记忆特性的影响[A];第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集[C];2003年
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9 曹文明;彭宏;陆飞;谷秧波;;基于方向基函数神经网络的主元分析人脸图像识别[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
10 李旭超;;视频序列中的人脸检测与跟踪[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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2 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
3 杨红;污水生化处理的智能建模与优化控制策略应用研究[D];华南理工大学;2010年
4 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
5 李俊花;长输液体管道泄漏监测方法研究[D];大连理工大学;2006年
6 张冰战;插电式混合动力电动汽车能量管理策略研究[D];合肥工业大学;2011年
7 王兴家;基于4D-CT数据的心脏重构方法研究[D];中国科学技术大学;2011年
8 孙曦;基于双目立体视觉的人脸三维重建与识别[D];中国科学技术大学;2011年
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10 朱淑亮;基于视频图像分析与信息融合的驾驶员疲劳检测技术研究[D];山东大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
2 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
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9 闫寿江;Oja-Xu MCA跳步归一化算法的收敛性分析[D];大连理工大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李梦东,阮秋琦;利用变形模板提取嘴部特征的算法[J];北方交通大学学报;2002年02期
2 孙宁;邹采荣;赵力;;人脸检测综述[J];电路与系统学报;2006年06期
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中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 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
2 叶俊勇;人脸检测与识别方法研究[D];重庆大学;2002年
3 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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5 於东军;神经网络、模糊系统的几个问题研究及其在人脸识别中的应用[D];南京理工大学;2003年
6 张敏贵;基于小波和支持向量机的人脸识别方法研究[D];西北工业大学;2003年
7 宋加涛;基于二值边缘图像的眼睛定位和人脸识别[D];浙江大学;2004年
8 赵明华;人脸检测和识别技术的研究[D];四川大学;2006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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10 李雪威;复杂背景下基于肤色的人脸检测[D];天津大学;2004年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 杨新华;赵丽峰;周仁伟;宗圣旗;;基于Nios Ⅱ软核的人脸定位系统设计[J];电子测量技术;2009年04期
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1 顾威威;复杂背景下实时人脸检测技术的研究[D];河北工程大学;2010年
2 高净业;增强现实人机交互系统的研究[D];杭州电子科技大学;2011年
3 刘奇;线性判别分析人脸识别系统的研究与实现[D];广东工业大学;2011年
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5 吴米佳;基于支持向量机的GIS变电站电气一次设备状态评估[D];华北电力大学;2011年
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8 张超群;基于CAN现场总线的电梯监控系统的研究[D];华南理工大学;2011年
9 刘远志;基于子空间的人脸识别系统研究[D];中北大学;2012年
10 战岳祥;全方位安全认证系统的研发[D];吉林大学;2008年
【二级参考文献】
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【相似文献】
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2 王勇;李战怀;张阳;;未知真实类标记条件下数据流中的变化发现方法[J];西北工业大学学报;2006年02期
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4 毕晓冬;;基于流分类技术的MPLS协议数据转发研究[J];山东师范大学学报(自然科学版);2006年02期
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8 刘慧婷;倪志伟;李建洋;刘政怡;;基于交叉覆盖算法的时间序列模式匹配[J];计算机应用;2007年02期
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10 张勇;;一种新的多类别多标签关联分类方法的研究[J];福建电脑;2007年08期
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4 CPW 张戈;Aperto PacketMAX系列可同时服务2000个用户[N];电脑商报;2005年
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6 本版编辑 中国科学院计算技术研究所数字媒体研究中心 山世光 陈熙霖 高文 徐昕 刘洪宇;你的脸,你的身份证明[N];中国计算机报;2006年
7 武德锋 李国辉 林洪文 姚作梁;图像世界任我行[N];计算机世界;2002年
8 刘光强;LSI新一代多业务企业网关[N];中国计算机报;2007年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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5 冯爱民;结构驱动的单类分类器设计及拓展研究[D];南京航空航天大学;2011年
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7 汪中;面向变化场景的行人分类检测方法研究[D];中国科学技术大学;2011年
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9 王彦;基于PDE的模式识别方法[D];吉林大学;2006年
10 欧阳震诤;不平稳数据流的分类技术研究[D];国防科学技术大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 武婷婷;分类器性能评价研究[D];北京交通大学;2010年
2 王亚松;关于组合分类器修剪方法的研究[D];郑州大学;2011年
3 郑忠;适应性组合分类器遥感分类研究[D];中南大学;2013年
4 潘世瑞;基于分类器集成技术的数据流分类研究[D];西北农林科技大学;2011年
5 冯庆祥;最近特征分类器的研究与改进[D];哈尔滨工业大学;2013年
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7 于柏森;发动机机械故障诊断系统分类器设计[D];长春工业大学;2010年
8 张岚;基于几何代数的可视化分类器研究[D];燕山大学;2013年
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10 王秀霞;分类器的选择性集成及其差异性研究[D];兰州理工大学;2011年
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