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文檔簡介
1、隨著社會的進步和科技的不斷發(fā)展,安全可靠的身份認證成為社會的迫切需要,生物特征識別正在取代傳統(tǒng)的認證方式,并逐漸發(fā)展起來。在眾多生物特征當中,人臉識別由于其方便、安全、適用范圍廣等優(yōu)點被廣泛應用于身份認證、公安刑偵、日常考勤等領域。然而,由于數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像與新采集的人臉圖像總是有一定年齡差距,由年齡變化而引起的人臉識別率下降問題成為人臉識別領域一個極具挑戰(zhàn)的問題。本文對國內(nèi)外現(xiàn)有的年齡變化條件下的人臉識別技術進行研究,在原有的人臉識
2、別系統(tǒng)框架上加入了年齡估計模塊和人臉重構模塊,從而提高了年齡變化條件下的人臉識別率。具體工作包括:
(1)提出了局部Gabor二值模式(LGBP)特征與加權支持向量機回歸(SVR)相結合的人臉年齡估計方法。首先采用Gabor小波對人臉圖像進行特征提取,并在得到的圖像上進一步提取LBP特征,構成人臉圖像的LGBP特征,接著利用主成分分析(PCA)方法對提取出的人臉特征進行降維處理,得到低維的人臉特征向量。利用支持向量機回歸算法進
3、行年齡估計函數(shù)的訓練,從而將紋理特征與年齡標簽對應起來,實現(xiàn)年齡估計效果。
(2)提出了基于形狀變化和紋理增強的人臉圖像重構方法。首先利用主動表觀模型(AAM)自動對人臉特征點進行標定,并對標定后的特征點采用基于徑向基函數(shù)的形狀變形技術,對老化后的人臉圖像形狀進行調(diào)整,然后采用改進的紋理變換方法對變形后的人臉圖像進行紋理增強。通過形狀變形和紋理疊加,可以重構出與目標年齡相符合的人臉圖片。實驗表明,本文提出的人臉重構方法可以很好
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