基于JIT的實時人臉識別研究.pdf

1、人臉識別作為生物識別技術(shù)中的一種識別方式，與其他（如指紋識別）生物識別相比，有著友好、方便、自主等的優(yōu)勢。隨著計算機與視頻技術(shù)水平的不斷發(fā)展，人臉識別也取得了較為顯著的進步。但因其圖像獲取背景復雜、人臉包含信息容量大等種種因素，獲取一個適應(yīng)各種復雜條件的人臉識別系統(tǒng)一直是人們研究的一個難點。高效、實時兼準確地進行人臉識別成為研究人員不斷努力的方向，本文在保證較高準確率的情況下，提出了一種基于JIT的實時人臉識別方法，旨在能夠?qū)崟r、快速的

2、識別待測人臉的身份。
　　JIT模式是一種即時生產(chǎn)模式，主要思想是:只有在需要的時候，按需要的量，生產(chǎn)所需要的產(chǎn)品。JIT模式追求的是一種無庫存或庫存達到最小的生產(chǎn)體系。本文繼承其思想，設(shè)計了一種基于JIT模式的實時人臉識別系統(tǒng)，致力于達到特征不保留，即當待測人臉圖像的特征獲取時，不論特征所含信息多少，進行匹配分類，根據(jù)獲得的特征信息確定待測人臉圖像的所屬范圍，縮小數(shù)據(jù)庫的下次特征匹配搜索范圍，減少計算量，從而實現(xiàn)實時人臉識別的效

3、果。
　　本文根據(jù)JIT模式思想，首先提取人臉的輪廓信息進行相似度匹配，由于提取的輪廓包含的信息量少，運算量也較少，所以可以簡單、快速的實現(xiàn)排除人臉庫中與待測人臉輪廓差異性較大的人臉圖像，為下一次的人臉識別匹配縮小搜索范圍;然后采用Gabor小波變換法提取待測入臉的紋理特征，為了降低圖像維數(shù)，采用主成分分析法(PCA)對其進行了降維處理;最后將待測人臉的紋理特征與剩余人臉庫中人臉的紋理特征進行最近距離計算，這里本文采取基于歐氏距離