用于檢索的人臉特征提取與匹配算法研究.pdf

1、信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，為信息的獲取方式提出了更高要求，信息檢索技術(shù)已經(jīng)突破了傳統(tǒng)的文本媒介，以圖像為代表的多媒體內(nèi)容檢索成為研究的熱點。基于內(nèi)容的圖像檢索方式有著描述能力強、自動化程度高等優(yōu)點，但其相對文本檢索仍存在許多問題需要解決。本文以人臉圖像這一常見的圖像子集做為突破口，著重研究基于內(nèi)容的人臉圖像檢索技術(shù)，目的在于提出適用于檢索的人臉特征提取和匹配算法，縮小基于人臉圖像檢索技術(shù)與實用的差距，進而推動圖像檢索技術(shù)的發(fā)展。
　　基

2、于上述目標，本文研究了用于檢索的人臉圖像特征提取技術(shù)與檢索匹配技術(shù)，從統(tǒng)計特征、幾何特征兩個方面分別進行了研究，提出了單個檢索樣本情況下基于統(tǒng)計特征或幾何特征的人臉圖像檢索算法，提出并驗證了基于內(nèi)容的人臉圖像檢索系統(tǒng)框架。本文的主要研究內(nèi)容體現(xiàn)在以下幾個方面：
　　1.總結(jié)并比較了傳統(tǒng)人臉識別系統(tǒng)模型與人臉圖像檢索系統(tǒng)模型的差異，提出了一個更符合人臉圖像檢索技術(shù)要求的人臉圖像檢索系統(tǒng)模型，并總結(jié)相應(yīng)算法的技術(shù)要求。
　　2.

3、按照人臉圖像檢索系統(tǒng)模型對統(tǒng)計特征提取與匹配算法的技術(shù)要求，提出四種單樣本擴充方法，生成單幅待檢索人臉圖像的擴充樣本集，并對四種方法效果進行比較和總結(jié)。
　　3.分別采用主成分分析、普通向量以及二維主成分分析三種人臉識別算法對擴充樣本集進行統(tǒng)計特征提取與匹配，從而完成人臉圖像檢索過程。并對不同單樣本擴充方法與不同統(tǒng)計特征提取與匹配算法組合后的系統(tǒng)檢索率進行比較和總結(jié)。
　　4.歸納了人臉圖像中的幾何特征，凝練出適用于檢索的特