基于人臉與人耳的多生物特征識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、近年來(lái)，生物特征識(shí)別技術(shù)發(fā)展迅速，已經(jīng)應(yīng)用到社會(huì)生活的諸多領(lǐng)域，如公共安全、信息安全、電子交易等領(lǐng)域。盡管如此，單生物特征識(shí)別系統(tǒng)仍受到諸多因素的制約，如噪聲干擾、非普遍性和防騙能力差等，而多生物特征識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)綜合多種生物特征信息能有效克服或緩解這些不足，并且利用信息融合技術(shù)可以顯著提高系統(tǒng)識(shí)別精度。
　　人臉識(shí)別和人耳識(shí)別同屬非打擾式生物特征識(shí)別技術(shù)，無(wú)需使用者參與，可以遠(yuǎn)距離采集圖像，這些特點(diǎn)使得非打擾式生物特征識(shí)別更易于被

2、人們接受。目前，人臉檢測(cè)和人耳檢測(cè)仍都是非常具有挑戰(zhàn)性的課題，尤其是人耳自動(dòng)檢測(cè)方法尚鮮有報(bào)道。到目前為止，大多數(shù)有關(guān)基于人臉與人耳的多生物特征識(shí)別研究都是依靠手工定位和分割人臉與人耳，本文旨在對(duì)人臉和人耳的自動(dòng)檢測(cè)和定位進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)一個(gè)具有完全自主定位人臉和人耳能力的非打擾式多生物特征識(shí)別系統(tǒng)。
　　在人臉檢測(cè)方面，本文提出了一種改進(jìn)的快速人眼定位方法。該方法首先使用AdaBoost人臉級(jí)聯(lián)檢測(cè)器檢測(cè)出人臉并粗定位眉眼區(qū)域，利

3、用改進(jìn)的灰度投影法實(shí)現(xiàn)眉眼分離，最后綜合圖像復(fù)雜度、結(jié)構(gòu)居中度和灰度均值信息，優(yōu)化篩選策略，能夠很好地定位出人眼中心位置。在人耳檢測(cè)方面，提出一種基于改進(jìn)GVF Snake的人耳檢測(cè)方法。該方法將GVF Snake模型引入到人耳輪廓提取中，利用梯度向量流的橫向和縱向分量構(gòu)造耳形圖，很好的解決了初始輪廓線的設(shè)定問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法檢測(cè)率高，魯棒性好，是一種行之有效的人耳定位方法。
　　最后，本文在VC6.0環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了一個(gè)人臉