基于形狀索引特征的人臉檢測和識別.pdf

1、人臉識別是指根據(jù)人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)，這項技術(shù)在當(dāng)今社會中有著十分廣泛的應(yīng)用，例如:身份識別、視頻監(jiān)控、門禁系統(tǒng)、人臉自動對焦、照片整理等。完整的人臉識別技術(shù)包括:人臉檢測、人臉校準(zhǔn)、特征提取和特征分類。目前，人臉識別技術(shù)已有30多年的研究歷史。但是直到今天，無約束的人臉識別仍然是十分困難的問題。因為隨著光照、表情、拍攝角度等的變化，同一個人的人臉會看起來十分不同。因此，研究在自然條件下的準(zhǔn)確且快速的人臉識別問

2、題，是一項既有實際意義，又有挑戰(zhàn)性的工作。
　　本文提出使用形狀索引特征來解決人臉檢測和人臉識別中的臉部角度和表情變化問題。本算法首先利用人臉校準(zhǔn)技術(shù)獲得臉部多個基準(zhǔn)點的位置，例如:眼角，嘴角，鼻尖等。然后以個基準(zhǔn)點為中心建立局部坐標(biāo)系。最后在這些局部坐標(biāo)系中提取特征。形狀索引特征充分利用了人臉內(nèi)部形狀結(jié)構(gòu)的特點，確保在臉部角度和表情變化時，依然能夠在正確的位置上提取特征，從而提高了特征的判別力。
　　此外，為了在人臉檢測中

3、使用形狀索引特征，本文提出了同時處理分類和回歸問題的聯(lián)合層疊模型。該算法在區(qū)分人臉和非人臉區(qū)域的同時，也會預(yù)測臉部各個基準(zhǔn)點的位置。它將人臉檢測和人臉校準(zhǔn)整合到同一個任務(wù)中。
　　本文還提出形狀索引高維特征和聯(lián)合貝葉斯模型，它們在人臉識別任務(wù)中取得了非常高的識別率。同時為了將我們的人臉識別算法更好的應(yīng)用到實際中，我們提出了旋轉(zhuǎn)稀疏回歸算法，它在幾乎不損失精度的情況下，大幅減少了高維人臉特征在降維過程中的計算和存儲開銷。