收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

人脸快速检测和特征抽取方法的研究

郭志波  
【摘要】: 人脸检测和特征抽取是模式识别领域中的两个重要研究方向,其中的理论和技术不但是人脸识别研究的基础,而且也是解决很多目标检测和模式识别问题的关键,比如说,车辆检测、行人检测、字符识别、其它的生物特征识别等,并且这两个方向的研究对于模式识别和机器视觉学科的发展也具有较大的推动作用,所以人脸检测和特征抽取方法的研究具有很高的商业和学术价值。本文首先对主流的人脸快速检测方法进行了研究,提出了几种可以提高检测性能的算法和技术,然后对当前主要的特征抽取方法做了更深入的研究,提出了多种更加有效的特征抽取方法。 基于AdaBoost和Cascade算法的人脸快速检测方法当前最为流行,本文针对训练过程中使用大量Haar-Like特征所造成的时间和空间浪费问题,提出了使用局部正交的Walsh特征来替代Haar-Like特征,通过实验证明使用较少的Walsh特征就可以得到较好的人脸检测效果。本文分析了传统Cascade算法和Nesting Cascade算法的缺陷,提出了同时具备自主和继承特性的增强型Cascade算法,实验表明增强型Cascade算法比其它Cascade算法对于人脸检测而言更加有效。另外,本文分析了Real AdaBoost算法在区间划分方面存在的问题,提出了基于模糊区间权重统计直方图的扩展型Real AdaBoost算法,在MIT-CBCL库上的实验证明了算法的有效性。在MIT+CMU正面人脸测试集和CMU侧面人脸测试集上的实验结果也表明,使用提出的相关算法训练得到的人脸检测器具有较高的检测率,优于当前的一些主流方法。 最大拒绝分类器方法(MRC)是在Fisher鉴别分析基础上发展起来的一种较新的分类方法,融合AdaBoost算法的MRC-Boosting方法在一定程度上提高了分类性能。本文针对MRC和MRC-Boosting中存在的一些问题,提出自适应最大拒绝鉴别分析(AdaMRDA),并给出了正交投影矢量集的求解方法,设计了适合于人脸检测的自适应权重调节方法和分类方法。在MIT-CBCL和FERET库上的实验结果表明,AdaMRDA优于MRC和MRC-Boosting算法。另外,本文还结合Real AdaBoost算法和AdaMRDA算法的各自优点,提出了一种基于AdaBoost+AdaMRDA算法的快速人脸检测方法,在MIT+CMU测试集上取得较好的检测效果。 主分量分析(PCA)是一种重要的特征抽取方法,本文首先针对经典主分量方法进行了改进和提高,提出基于图像重构原理的重构空间主分量分析算法(RS-PCA),并利用样本类别信息,提出了一种有监督重构空间主分量分析算法(SRS-PCA),在ORL和Yale人脸库上的实验表明,提出的算法比经典PCA具有更好的特征抽取性能。然后,融合2DPCA的思想,提出了几种有监督的重构空间二维主分量分析算法,实验结果证明提出的算法比相应的对比算法更有效。另外,本文还提出了基于多尺度奇异值特征的主分量分析方法,实验证明该方法可以进一步提高人脸识别性能。 线性鉴别分析(LDA)也是一种有效的特征抽取方法,本文首先针对PCA+LDA方法中鉴别信息损失的问题,提出了一种多频带线性鉴别分析方法(MBLDA),提高了识别精度。然后,又基于PCA和LDA统一化原理提出了一种加强型线性鉴别准则(ILDA),该方法将PCA的优点和LDA的优点融合在一起,通过在ORL等人脸库上的实验验证了该算法的有效性。另外,针对传统的直接线性鉴别分析(DLDA)在处理高维散布矩阵时计算量大的缺点,提出了快速DLDA算法,并在此基础上,提出基于多尺度低频特征的DLDA方法,实验结果证明了该方法能够抽取具有较高识别率的人脸特征。 最后,本文分析了几种线性鉴别方法存在的缺点,从样本总体分布相似度出发提出了一种期望鉴别分析算法(EDA),并给出了具有相互正交和近似统计不相关特性的最优鉴别矢量集的求解方法,使得抽取的鉴别特征更为有效,在两个不同类型的数据库上的实验结果表明,EDA不仅在测试精度上优于相关的一些算法而且具有更强的适应能力。本文还吸收了核方法的思想,提出了一种核期望鉴别分析(KEDA),并对核投影的快速计算方法作了一些研究,提出核投影方法的快速算法,在保证训练结果一样的前提下,大大提高了训练速度,通过在ORL标准人脸库上的多个实验证明了所提出方法的有效性。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 李建璞;;基于Gabor滤波特征和一类分类器的人脸检测[J];石家庄铁道学院学报(自然科学版);2009年02期
2 闫宏;张兴周;;一种基于小波变换和模板的人脸检测方法[J];应用科技;2007年02期
3 盛光磊;王世卿;张俭鸽;;基于肤色的复杂背景条件下的人脸检测[J];微计算机信息;2007年09期
4 顾吉涛;刘文萍;李也白;何丽;;智能访客系统中的人脸检测及方向判别算法[J];计算机应用与软件;2007年05期
5 靳红卫;;基于肤色和结构特征的人脸检测[J];科技信息(学术研究);2007年11期
6 鄢琼;;基于光线补偿的人脸检测算法改进[J];电脑与电信;2007年08期
7 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
8 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
9 金鑫;李晋惠;;基于神经网络的人脸检测算法研究[J];科技信息;2008年35期
10 肖明霞;;人脸检测关键算法分析[J];科技信息;2008年35期
11 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
12 任莹莹;匡红梅;;人脸检测与识别综述[J];科技广场;2009年09期
13 肖明霞;;基于谱直方图与支持向量机的人脸检测[J];微计算机信息;2010年01期
14 冯冬青;丁锴;;视频中基于肤色模型的人脸检测[J];计算机应用与软件;2010年02期
15 汪孔桥,沈兰荪;一种结合人脸检测的多码率小波图象编码方法[J];高技术通讯;1998年09期
16 卢春雨,张长水,闻芳,阎平凡;基于区域特征的快速人脸检测法[J];清华大学学报(自然科学版);1999年01期
17 韩锦成,施鹏飞,莫玉龙;基于差值图像及子波变换的人脸检测方法[J];上海交通大学学报;1999年11期
18 艾海舟 ,梁路宏 ,徐光祐 ,张钹;基于肤色和模板的人脸检测[J];软件学报;2001年12期
19 胡涛,唐彬,张志刚;一种基于颜色信息的人脸检测方法[J];大连轻工业学院学报;2003年04期
20 江波,李峰,施化吉;一种基于脸部特征提取和验证的人脸检测方法[J];交通与计算机;2004年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 王超;李东;雷震;;人脸检测技术的研究进展[A];江苏省系统工程学会第十一届学术年会论文集[C];2009年
2 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
3 孙宁;邹采荣;赵力;;人脸检测综述[A];通信理论与信号处理新进展——2005年通信理论与信号处理年会论文集[C];2005年
4 高全学;张洪才;潘泉;;肤色和独立成分相结合的人脸检测[A];第一届中国情感计算及智能交互学术会议论文集[C];2003年
5 贾棋;于玉龙;郭禾;李豪杰;;基于自适应模板的快速人脸检测[A];第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集【poster】[C];2011年
6 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
7 李士进;熊辉;陆建峰;杨静宇;;一种稳健的人脸检测方法[A];中国图象图形科学技术新进展——第九届全国图象图形科技大会论文集[C];1998年
8 王超;李东;雷震;;基于肤色分割的人脸检测系统实现[A];江苏省系统工程学会第十一届学术年会论文集[C];2009年
9 李月敏;陈杰;高文;尹宝才;;快速人脸检测技术综述[A];全国第16届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集[C];2004年
10 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
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王小明;可变光照下人脸检测与识别研究[D];华东师范大学;2010年
2 郭耸;人脸检测若干关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
3 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
4 杨茂龙;相关投影分析在特征抽取中的应用研究[D];南京理工大学;2011年
5 阮锦新;多姿态人脸检测与表情识别关键技术研究[D];华南理工大学;2010年
6 郭志波;人脸快速检测和特征抽取方法的研究[D];南京理工大学;2007年
7 严云洋;图像的特征抽取方法及其应用研究[D];南京理工大学;2008年
8 叶俊勇;人脸检测与识别方法研究[D];重庆大学;2002年
9 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
10 赵才荣;基于图嵌入与视觉注意的特征抽取[D];南京理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 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
2 张晶晶;人脸检测与人脸特征定位技术研究[D];广西民族大学;2010年
3 廖衡;复杂背景下的人脸检测[D];北京邮电大学;2011年
4 吴桂林;基于BP神经网络的人脸检测[D];华中科技大学;2004年
5 俞晶晶;基于多级分类器的人脸检测系统研究[D];北京邮电大学;2011年
6 杨波;三维人脸检测[D];中国地质大学(北京);2010年
7 石东海;人脸检测和定位方法研究[D];国防科学技术大学;2002年
8 李鹏;视频图像人脸特征点跟踪技术研究[D];电子科技大学;2011年
9 周家玉;可视电话中的视频编码前处理技术的研究[D];华南理工大学;2010年
10 段新涛;基于肤色和图像似然度的人脸检测[D];上海师范大学;2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 徐昕;正在成熟的生物识别技术[N];中国计算机报;2006年
2 记者  周襄楠;清华人脸识别系统:一秒钟查出罪犯[N];新清华;2006年
3 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
4 记者 闫文锋 实习记者 高鹏;清华人脸识别系列全面推广[N];中国知识产权报;2006年
5 本报记者 李颖 实习生 蒋秀娟;面部识别鉴定身份真的可靠吗?[N];科技日报;2006年
6 齐齐哈尔大学计算机系讲师 赵鑫;新技术在数字娱乐和动漫领域的应用[N];齐齐哈尔日报;2008年
7 记者 张晔 通讯员 杨萍 田野;南理工一技术给汽车提供安全“智能助理”[N];科技日报;2009年
8 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
9 记者 张晔 通讯员 罗静;人脸自动识别系统助警抓逃犯[N];科技日报;2003年
10 记者 李锐;银晨网讯临危受命重振*ST安信[N];上海证券报;2005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