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《西安电子科技大学》 2007年
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人脸识别技术研究

温福喜  
【摘要】: 在过去的十年里,人脸识别成为计算机视觉的一个热门研究领域,也是图像分析和理解理论最成功的一个应用。由于人脸识别问题的本质,不仅计算机科学家对它感兴趣,神经学家和心理学家也同样对人脸识别有浓厚的兴趣。显然,先进的计算机视觉理论会为神经学家和心理学家提供关于人脑如何工作的有用的观点,反之亦然。 人脸识别问题通常被定义为:给定一幅静态的视频图像,利用存储的人脸数据库识别或检测出图像中的一个或多个人。人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。人脸在视觉上的特点是:第一,不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的;第二,人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。因为人脸的这些特点,人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。 人脸识别具有主动性、非侵犯性和用户友好等许多优点,是人体生物特征识别技术的一个重要方向。因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。虽然人类能毫不费力地识别出人脸及其表情,但人脸的自动机器识别却是一个难度极大的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理学等方面的诸多知识。 本文的研究内容是人脸识别的主要方法。基于剑桥大学人脸识别研究组提供的OCL标准人脸数据库和耶鲁大学人脸数据库,本文采用最小欧氏距离分类器和余弦分类器分别对人脸图像的主分量分析,二维主分量分析,线性可分性分析,二维线性可分性分析,隐马尔可夫模型方法进行了识别试验。结果表明,将人脸图像看成是一个整体的二维的人脸识别方法,考虑了人脸的空间结构信息识别性能远优于不考虑人脸拓扑结构的基于一维的人脸识别方法,且基于特征融合的方法识别性更优于单特征识别方法。因基于特征融和的识别方法采用并行处理技术,在提高识别性能的同时,并未增加数据处理和识别时间。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP391.41

【参考文献】
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