實用人臉識別系統(tǒng)初探.pdf

1、近些年來，構(gòu)建自動人臉識別系統(tǒng)是計算機視覺和模式識別領(lǐng)域的研究熱點之一，陸續(xù)出現(xiàn)了一些人臉識別商業(yè)系統(tǒng)應(yīng)用于公眾和個人安防等方面。廣義的講，自動人臉識別系統(tǒng)一般需要經(jīng)過人臉檢測，人臉特征點定位，特征選擇與提取，比對與識別四個步驟以完成識別任務(wù)。人臉檢測判定圖像或視頻序列中是否存在人臉，若存在，確定人臉的大小與位置；人臉特征點定位獲得人臉顯著特征點(如眼睛，鼻子，嘴巴)的位置；特征選擇與提取得到人臉最具有區(qū)分性的特征；人臉比對與識別通過與

2、已有數(shù)據(jù)庫的比較，獲得待識別人的身份。 本文以人臉識別的實用化，實時化和系統(tǒng)化為目標(biāo)，對實用人臉識別系統(tǒng)中若干問題進行了初步探討。論文的主要工作如下： (1)提出一種新的基于投影峰分析的眼睛快速定位方法 基于投影峰分析的眼睛快速定位方法，充分利用了人臉五官特征的統(tǒng)計規(guī)律，通過簡單的運算實現(xiàn)眼睛中心坐標(biāo)的準確快速的定位，針對額發(fā)，鬢角，眉毛，眼鏡等干擾，通過投影峰分析，有效地去除了上述干擾，使得定位算法更具魯棒性。實

3、驗結(jié)果表明，當(dāng)人臉姿態(tài)，光照，表情和配飾變化時，該方法依然可以完成準確且快速的眼睛定位。由于較低的計算復(fù)雜度，該方法完全可以滿足實時人臉識別系統(tǒng)的需要。 (2) 改進基于Gabor 特征的人臉識別方法 針對Gabor 特征提取中，二維卷積運算復(fù)雜度較高，耗時較長的缺點，提出了基于特征選擇的SFFS-Gabor 人臉識別方法。該方法通過SFFS 方法在訓(xùn)練集上的學(xué)習(xí)，經(jīng)過兩個步驟，選擇出最具分辨能力Gabor 核的位置、尺度

4、和方向，以此描述人臉特征。 實驗結(jié)果表明，該方法保證較高人臉識別率的同時，降低了算法復(fù)雜度，明顯縮短了人臉識別的時間消耗，使得基于Gabor 特征描述的人臉識別方法，更加適用于實用人臉識別系統(tǒng)。 (3) 改進基于LBP 特征的人臉識別方法 針對一般LBP 人臉描述維數(shù)較高，無法應(yīng)用于實時識別的不足，提出壓縮直方圖的思想，有效地降低特征維數(shù)，實驗結(jié)果，表明壓縮直方圖的方法可縮短識別時間，并保證較高的識別率。同時提出了

5、一種新的基于全變分模型的LBP 方法，利用全變分模型對人臉邊緣、輪廓和角點等顯著特征的增強，并結(jié)合了LBP 算子對圖像邊緣、角點等局部變化特征敏感的特性，提取對于外界因素變化特別是光照變化，較為魯棒的人臉特征用于人臉識別，明顯提高了光照變化情況下的人臉識別率。 (4) 構(gòu)建開放式人臉識別體系框架 為了給實用人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計提供參考原型，我們提出一種新的開放式人臉識別體系框架，根據(jù)開放式人臉識別體系框架的通用性、開放性和分布

6、式的三大設(shè)計目標(biāo)，具體描述了體系框架的設(shè)計思路和系統(tǒng)整體框架；并以面向?qū)ο蠹夹g(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和OpenCV為技術(shù)平臺，具體實現(xiàn)開放式人臉識別體系框架。 (5) 實現(xiàn)基于人臉識別的考勤系統(tǒng) 以辦公室環(huán)境的日?？记跒閼?yīng)用目的，以開放式人臉識別體系框架為基礎(chǔ)，采用SFFS-Gabor 人臉識別方法實現(xiàn)基于人臉識別的考勤系統(tǒng)，以此為實施例，驗證開放式人臉識別體系的開放性與通用性，同時也驗證了SFFS-Gabor 人臉識別方法在實際應(yīng)