人臉識別的面部特征配準及人臉比對問題研究.pdf

1、隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，個人與國家的信息安全正在逐漸成為一個研究熱點。而生物識別技術(shù)因為其安全性、保密性及方便性等優(yōu)點迅速成為了科研人員的“寵兒”。在眾多的生物特征識別技術(shù)中，人臉識別技術(shù)以其無接觸性、高效性、便捷性、唯一性、精準性等優(yōu)點脫穎而出，發(fā)展成了研究熱度最高的生物特征識別技術(shù)。通常的人臉識別系統(tǒng)中面部特征配準模塊和特征提取與比對識別模塊占有重要地位，本文針對這兩個內(nèi)容展開了深入研究，主要研究工作如下:
　　首先，概述人臉識

2、別的研究歷史現(xiàn)狀與基本技術(shù)方法;面部特征配準的研究歷史現(xiàn)狀與技術(shù)方法;人臉比對的研究現(xiàn)狀、應用與發(fā)展方向。
　　接著，研究人臉檢測與人臉圖像預處理環(huán)節(jié)。對當前存在的主要人臉檢測方法進行了概述和分類。從特征的選擇，強分類器的生成，級聯(lián)檢測器的構(gòu)成詳細討論基于Haar_like特征與基于LBP特征的AdaBoost的人臉檢測方法。通過對這兩種方法的實時性與準確性的比較得出基于Haar_like特征的AdaBoost人臉檢測方法具有較好

3、的描述能力;基于LBP特征的AdaBoost人臉檢測方法時效性比較好。在檢測過后，通過尺度歸一化和灰度變換統(tǒng)一人臉區(qū)域尺寸，消除顏色信息。
　　然后，從兩個方面對人臉面部特征配準方法進行了研究。一方面是基于幾何特征，從人臉面部特征點出發(fā)，介紹了基于顯式形狀回歸的面部特征配準方法。在不同的數(shù)據(jù)庫進行配準實驗，給出了比較全面的人臉配準效果圖。另一方面是基于統(tǒng)計特征，研究基于不變形變換主成分分析的人臉配準方法，討論了KL變換、特征空間的

4、創(chuàng)建以及反向合成算法的迭代過程，用手動對齊的標準人臉庫對該方法進行了實驗驗證，結(jié)果表明，該方法能比較好地配準人臉，并與識別有著相互促進的效果。
　　接著，研究了相似度度量問題。通常的度量方法僅僅是考慮下了一對樣本的差異性，為了增加判別性，同時考慮人臉樣本的共性和個性，采用聯(lián)合共性和個性的度量方法對人臉樣本對進行相似度度量。并在不同數(shù)據(jù)庫對該方法進行實驗驗證，結(jié)果表明該方法能去的滿意的結(jié)果。
　　最終將所以環(huán)節(jié)聯(lián)系起來，構(gòu)建一