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基于多特征融合的人脸识别研究

张晓兵  
【摘要】:随着智能化科技不断地发展,如何快捷、安全、有效地进行身份标识和鉴定是目前研究的热点。人脸作为人体固有的生物特征,具有便捷性、唯一性及安全性等优势,已经应用于各个领域进行身份标识。通过研究基于肤色特征的人脸检测和基于AdaBoost的人脸检测,提出一种改进的多重特征人脸检测算法。该算法在进行人脸检测时,首先利用基于融合区域特征的肤色检测,过滤图像中大部分背景区域,提取小部分感兴趣区域,然后提取感兴趣区域的Haar-Like积分图特征,并利用训练好的AdaBoost分类器进行二次检测,得到类人脸区域,最后结合双眼定位,既可以对类人脸图像再次判断,又可以利用双眼与人脸轮廓的几何特征经验值,得到精确的人脸图像。通过实验验证,改进的多重特征人脸检测算法能够提高人脸检测的效果。针对LBP算子无法全面描述人脸信息的问题,提出一种使用基于多尺度分层LBP融合特征的方法。该方法首先使用不同尺度的LBP算子获取人脸纹理特征,然后结合分层原理,得到分层LBP融合特征,最后串联不同尺度LBP算子的分层融合特征,描述人脸中不同尺度的纹理结构。对于该特征向量维度过高的问题,使用PCA-LDA方法对其进行降维处理。通过实验结果分析,利用该融合特征描述人脸时,能有效提高人脸识别率。另外,针对传统的KNN分类器,存在计算量大、对样本差异利用不充分的缺点,提出一种改进的KNN分类器。实验表明,改进后的分类器与改进前相比分类效果有明显提升。利用本文所提算法设计实现的人脸识别系统能够对视频中人脸进行实时检测,并通过提取改进的融合特征与数据库中人脸图像对比,从而实现人脸识别,对身份标识及鉴定具有重要的研究意义。


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