正面單人臉識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、隨著我國(guó)改革開(kāi)放的不斷深入，經(jīng)濟(jì)建設(shè)和城市化進(jìn)程的快速發(fā)展，社會(huì)治安形勢(shì)的復(fù)雜化和國(guó)際反恐態(tài)勢(shì)的嚴(yán)峻，國(guó)家安全、城市安全正在日益成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。準(zhǔn)確地辨別個(gè)人身份是各安全系統(tǒng)的必要前提。人臉是區(qū)別人的重要器官，利用人臉特征進(jìn)行身份驗(yàn)證又是最自然直接的手段，相比與其它人體生物特征它具有直接、友好、方便的特點(diǎn)，易于為用戶所接受，因而在公安(罪犯識(shí)別等)、安全驗(yàn)證系統(tǒng)、信用卡驗(yàn)證、醫(yī)學(xué)、檔案管理、視頻會(huì)議、人機(jī)交互系統(tǒng)等方面有著巨大的應(yīng)用

2、前景，人臉識(shí)別已經(jīng)成為當(dāng)今信息科學(xué)最前沿的熱門研究方向。人臉識(shí)別可以分為：人臉的檢測(cè)與定位、特征提取和識(shí)別三個(gè)部分。 在人臉定位部分，針對(duì)人臉輪廓定位時(shí)人臉的復(fù)雜性及人臉內(nèi)部存在的干擾問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，提出了一種分步全消隱遺傳算法進(jìn)行人臉輪廓定位。該算法不是將第一次遺傳算法獲得的結(jié)果作為人臉輪廓，而是將其作為一個(gè)區(qū)域的定位參數(shù)，以此參數(shù)定位出一個(gè)區(qū)域，并在區(qū)域內(nèi)進(jìn)行全消隱處理，即消除區(qū)域內(nèi)的圖像信息及噪聲。然后再以消隱后的圖像

3、為基礎(chǔ)，繼續(xù)進(jìn)行下一次消隱區(qū)域的尋找，直到找到最優(yōu)區(qū)域，最后以該區(qū)域?yàn)閰?shù)，確定最終人臉輪廓定位。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是有效地排除圖像信息及噪聲對(duì)人臉定位的干擾，保證了算法的精確度和搜索結(jié)果的穩(wěn)定性。 在特征提取部分，本文利用Gabor小波對(duì)于圖像的邊緣敏感，能夠提供良好的方向選擇和尺度選擇特性，對(duì)光照變化良好的適應(yīng)性這些特點(diǎn)，將Gabor小波變換和特征臉?lè)椒ㄏ嘟Y(jié)合來(lái)提取人臉特征。通過(guò)選取Gabor濾波器組參數(shù)，對(duì)人臉圖像進(jìn)行Gabo

4、r小波變換。同時(shí)采用兩步降維法對(duì)變換特征進(jìn)行降維，然后利用主元分析法求取變換特征基，將小波變換系數(shù)投影到該變換特征基，得到進(jìn)一步降維后的人臉變換特征表示。 最后，在人臉圖像的識(shí)別階段，本文分析了幾種判別分類時(shí)的距離測(cè)度問(wèn)題，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了基于Gabor小波和特征臉的人臉識(shí)別算法。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的分步全消隱遺傳算法用于人臉輪廓定位是準(zhǔn)確有效的，并且基于Gabor小波和特征臉的人臉識(shí)別算法是人臉識(shí)別領(lǐng)域里的一個(gè)