收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

红外与可见光人脸图像的融合识别算法研究

刘典婷  
【摘要】: 生物特征识别技术是一种具有高可靠性和高稳定性的身份鉴别技术。在各种生物特征识别技术中,人脸的识别技术是一项极具有发展潜力的生物特征识别技术,同时也是计算机视觉与模式识别领域非常活跃的研究课题,它在公共安全、信息安全、金融等领域具有潜在的应用前景。多模态人脸图像的融合识别,是对多种传感器提供的人脸图像进行融合处理,结合不同模态图像之间的互补信息以获得更好的识别性能。这种融合技术既保持了原有人脸识别算法的性能,又能融合多种传感器提供的有效鉴别信息,提高识别的精度和鲁棒性。因此,这是一个很有前景的研究课题。但是,这一新的领域目前还只是刚刚起步,有许多问题急需解决。因此迫切需要开展广泛深入的基础理论和技术的研究工作。 本文在已有红外与可见光人脸图像融合识别研究成果的基础上,从特征层和分值匹配层上对人脸多模态融合识别技术进行了探讨和研究。论文的主要研究工作和成果包括以下几个主要方面的内容: 1、提出了一种基于Fisher线性鉴别的典型相关分析的多模态人脸融合识别算法 从Fisher线性鉴别分析和典型相关分析的思想出发,提出一种针对多模态信息在特征层上抽取新鉴别特征用于模式分类算法,称为基于Fisher线性鉴别的典型相关分析(Fisher Linear Discriminant based Canonical Correlation Analysis,简称FLDA+CCA)。给出了将FLDA和CCA用于模式识别的理论框架。算法依据FLDA的判据准则函数分别抽取两组模式的特征矢量,再根据CCA思想建立描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数,依据此准则求取两组典型投影矢量集,通过给定的特征融合策略抽取组合特征用于模式分类。解决了当模式构成的总体协方差矩阵奇异时,FLDA投影矢量集的求解问题,使之适合于高维小样本的情形,推广了算法的适用范围。新算法对两组信息先降维聚类后建立相关融合的做法,既消除了模态内的冗余信息,又建立了不同模态信息之间的相关联系,达到信息互补的目的,为融合两组模态信息用于分类识别提供了新的途径。实验表明该算法能有效的提高识别率。 2、提出一种多模态人脸非均匀局部特征融合算法 局部特征抽取方法是从原始数字图像出发,先对图像进行分块,再对分块得到的子图像矩阵使用线性鉴别分析方法抽取模式特征,它是全局线性鉴别分析方法的推广。由于人脸图像内不同区域信息的鉴别能力不同,原先的均匀分块方法不能有效的反映面部鉴别信息的分布情况。为了抽取更具鉴别意义的局部特征,本文采用遗传算法从人脸图像中优选出取具有较多鉴别信息的子图像区域作为特征抽取的基础;抽取局部特征结合全局特征用于模式分类。新算法在红外和可见光人脸融合识别实验中表现出很好的识别性能。 3、设计提出一种融合多模态人脸信息的双阈值分类器 受Dempster-Shafer证据理论思想的启发,针对分值匹配层的多模态人脸信息融合问题,设计提出一种融合多模态人脸信息的双阈值分类器(Two-Threshold Classifier,简称2TC)。分类器根据Neyman-Pearson准则和样本在模式空间内的分布特性秉承D-S理论思想将模式空间划分为样本类别确定区域和不确定区域:对不确定类别的区域内样本采用Fisher线性判别准则分类。双阈值分类器根据样本在模式空间中所处的不同位置,依次采用不同的分类策略进行类别区分,有效的降低了错误分类事件的发生率,提高了正确识别率。在NDHID和Equinox人脸数据库上的实验证明了新分类器的有效性。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 穆志纯;敦文杰;;人耳人脸特征融合在身份鉴别中的研究[J];计算机科学;2009年05期
2 寒冰;李彬;;生物特征识别技术的应用与发展新趋势[J];中国安防;2010年08期
3 张邦成,王占礼,杨晓红,王海波;蒸汽发生器燃烧自动控制系统的算法研究[J];中国仪器仪表;2004年11期
4 郭志斌;;网络环境下的新闻听力多模态教学模式[J];新闻爱好者;2010年14期
5 彭建武;于晓燕;齐伟;;图书馆中的多模态应用[J];图书馆界;2011年01期
6 李华胜,杨桦,袁保宗;人脸识别系统中的特征提取[J];北方交通大学学报;2001年02期
7 翁坚毅;基于主元分析和径向基神经网络的人脸图像识别[J];大众科技;2005年07期
8 张娜娜;马燕;;基于小波域与本征脸的人脸识别研究[J];福建电脑;2006年01期
9 梁淑芬;甘俊英;;基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法[J];微计算机信息;2006年02期
10 陈高曙;曾庆宁;;Eigenface和Fisherface用于人脸识别的性能比较[J];中国科技信息;2006年09期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 万卫兵;施鹏飞;;标准像的人脸识别[A];信号与信息处理技术——第一届信号与信息处理联合学术会议论文集[C];2002年
2 杜晓旭;钱沄涛;戴光;;加强概率推理模型在人脸识别中的应用[A];信号与信息处理技术第三届信号与信息处理全国联合学术会议论文集[C];2004年
3 赵杰煜;王小权;;复杂运动目标的学习与识别[A];中国图象图形学会第十届全国图像图形学术会议(CIG’2001)和第一届全国虚拟现实技术研讨会(CVR’2001)论文集[C];2001年
4 吴穷;刘志慧;;基于COM技术的Matlab接口研究与应用[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(2)[C];2008年
5 郭颂;魏立峰;;基于信息融合的身份识别技术[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
6 段玉波;贾莹;王兴柱;韩雪松;;基于PCA算法的人脸识别[A];2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2009年
7 周海波;李万荣;程海英;任秋实;;非接触式三维成像技术及其在人脸识别中的应用[A];大珩先生九十华诞文集暨中国光学学会2004年学术大会论文集[C];2004年
8 谢世斌;刘万春;朱玉文;;基于贝叶斯决策理论和主成分分析的人脸识别[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
9 罗瑞奎;陈春萍;;不同旋转角度下人脸识别的眼动研究[A];第十一届全国心理学学术会议论文摘要集[C];2007年
10 胡平;;Gabor滤波器和保局投影算法在人脸识别中的应用研究[A];Proceedings of 2010 International Conference on Circuit and Signal Processing & 2010 Second IITA International Joint Conference on Artificial Intelligence(Volume 2)[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 黄文军;三维人脸识别及其模板保护算法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
2 赵武锋;人脸识别中特征提取方法的研究[D];浙江大学;2009年
3 赵武锋;人脸识别中特征提取方法的研究[D];浙江大学;2009年
4 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
5 笪邦友;图像纹理在红外场景仿真与人脸识别中的应用[D];华中科技大学;2010年
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
7 庄德文;高维仿生信息几何理论与应用研究[D];浙江工业大学;2010年
8 林玉娥;特征提取方法研究及其在人脸识别中的应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 林玉娥;特征提取方法研究及其在人脸识别中的应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 彭振云;鲁棒的人脸识别方法研究[D];清华大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 窦蓉蓉;基于集成学习的人脸识别算法研究及应用[D];安徽大学;2010年
2 鲁庆明;基于多分类支持向量机的人脸识别研究[D];武汉理工大学;2010年
3 王晶;三维人脸识别[D];西北工业大学;2005年
4 王珂;人脸识别身份验证技术的研究[D];电子科技大学;2010年
5 王珂;人脸识别身份验证技术的研究[D];电子科技大学;2010年
6 高知行;基于流形的人脸识别子空间特征提取算法研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
7 林杰灵;基于小波变换的人脸识别[D];华南理工大学;2010年
8 孙超;基于ARM的汽车防盗系统的设计[D];西安建筑科技大学;2010年
9 蒋桂莲;基于粗糙集和支持向量机的人脸识别[D];长沙理工大学;2010年
10 郑磊;基于曲面极光谱的3D人脸识别算法研究[D];浙江大学;2005年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 洪宇;人脸识别仅需一秒钟[N];科技日报;2004年
2 北京数字奥森科技有限公司 沈伟;人脸识别技术与应用[N];计算机世界;2008年
3 记者 申明;我国人脸识别已处于国际领先水平[N];科技日报;2009年
4 本报记者 赵晓霞;人脸识别数字化[N];人民日报海外版;2010年
5 本报记者 林莉君;“以貌取人”更安全[N];科技日报;2010年
6 浙江大学教授 胡晓云 本报记者 孙鲁威;坚持多模态产业模式[N];农民日报;2011年
7 本报记者 卢旭成;人脸识别门禁或将取代指纹门禁[N];中国计算机报;2008年
8 记者 张懿;人脸识别打拐平台上线[N];文汇报;2011年
9 本报记者黄真;汉王科技全球首创嵌入式人脸识别系统[N];中国信息报;2009年
10 本报记者 马爱平;科海搏击 铸就金鹰[N];科技日报;2011年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978