基于深度學(xué)習(xí)和圖論的人臉識(shí)別算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著人類社會(huì)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，人們對(duì)自身的身份信息越來越重視。人臉是一種承載著豐富信息的信息源，人們可以通過人臉實(shí)現(xiàn)對(duì)身份的確認(rèn)。人臉識(shí)別技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，在門禁、監(jiān)控、刑偵等諸多領(lǐng)域有著十分廣泛的應(yīng)用。這些應(yīng)用實(shí)例說明研究人臉識(shí)別算法，提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性以及效率具有重要意義。
　　論文從以下幾點(diǎn)內(nèi)容展開學(xué)習(xí)與研究:
　　(1)簡(jiǎn)述人臉識(shí)別技術(shù)的國(guó)內(nèi)外的發(fā)展與研究現(xiàn)狀。通過研讀國(guó)內(nèi)外的關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的研究，深入了解人

2、臉識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)。再通過對(duì)深度學(xué)習(xí)這門知識(shí)的學(xué)習(xí)，將深度學(xué)習(xí)與圖論的方法相結(jié)合運(yùn)用到人臉識(shí)別的問題中去，取得了較好的效果。
　　(2)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于ASM(Active Shape Model)模型與圖論的人臉識(shí)別算法。該算法首先訓(xùn)練ASM模型，建立形狀模型。在訓(xùn)練過程中，首先搜集樣本，手工標(biāo)記人臉圖像的關(guān)鍵特征點(diǎn)，為訓(xùn)練集中所有樣本構(gòu)建形狀向量，形狀歸一化，為每個(gè)關(guān)鍵特征點(diǎn)構(gòu)建局部特征。在識(shí)別過程中，利用ASM模型檢測(cè)圖像中人臉

3、關(guān)鍵特征點(diǎn)的位置，針對(duì)關(guān)鍵特征點(diǎn)使用ε鄰域算法來構(gòu)建人臉圖。并計(jì)算圖中節(jié)點(diǎn)處的伽柏特征簇，將待識(shí)別人臉圖與模板人臉圖進(jìn)行圖的相似度計(jì)算，實(shí)現(xiàn)圖的匹配，從而識(shí)別出相應(yīng)的人臉。ORL人臉庫(kù)和AR人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)表明，該算法取得了比較理想的效果。
　　(3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)和圖論的人臉識(shí)別算法。該識(shí)別算法首先對(duì)原始的數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行預(yù)處理，完成其尺寸大小以及灰度的歸一化等步驟，然后使用這些經(jīng)過預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)來訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即利用原