人脸识别算法研究

【摘要】： 人脸检测识别技术是包含数字图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的一项综合的课题。因其提供了一种方便、友好、可靠的身份识别途径,而具有非常广阔的应用前景,近年来更是成为了研究的热点。本文主要研究了视频序列下基于肤色的人脸检测算法和基于线性判别分析算法的人脸识别技术。 在人脸检测算法中,本文充分利用彩色视频序列目标运动信息和色彩信息进行人脸检测,采用改进了的连续三帧差分代替原有的二帧差分法,经形态学处理后确定运动目标(人);选择了人脸肤色聚类性好的YCrCb空间进行建模,采用了一种非线性变换方法进行优化,确定肤色区域。将检测到的运动目标区域与肤色区域做“与”处理,然后通过定位人眼最终确定人脸区域。在人脸识别算法中,为消除类内离散度矩阵的奇异性,利用传统的主成分分析法对人脸样本进行降维处理,然后采用经典的线性判别分析方法最大化类间离散度和最小化类内离散度来识别检测出的人脸。实验结果表明,本文的人脸检测识别算法在一定的限制条件下,取得了令人满意的检测识别效果。