人臉識(shí)別算法研究及其DSP實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)是近年來(lái)模式識(shí)別與機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域關(guān)注及研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。由于其利用人類(lèi)臉部特征進(jìn)行識(shí)別,具有其他生物特征識(shí)別方式無(wú)可比擬的便捷性及無(wú)侵害性,在用戶登錄認(rèn)證、支付身份識(shí)別及安防監(jiān)控等眾多領(lǐng)域都有廣闊的應(yīng)用前景。人臉特征的提取容易受到光照及表情變化等眾多因素的影響,現(xiàn)有的各種方法仍然不夠完善,研究空間較大。在眾多的人臉識(shí)別方法中,基于子空間的方法受到廣大學(xué)者的親睞,特別是基于線性子空間的方法被廣泛研究,其對(duì)人臉描述能力強(qiáng)、降維效果好

2、,能夠提取人臉中較為本質(zhì)的特征。本文以研究高效的人臉識(shí)別方法并設(shè)計(jì)出有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的DSP人臉識(shí)別系統(tǒng)為目的,算法方面重點(diǎn)對(duì)線性子空間方法進(jìn)行研究。文章的主要工作內(nèi)容如下:
　　(1)研究現(xiàn)有的各類(lèi)人臉識(shí)別算法,從全局信息和局部信息的角度對(duì)人臉特征進(jìn)行分析,確立了所提取的特征必須能夠從全局到局部層次化描述人臉的基本思路,并詳細(xì)分析了基于線性子空間和基于LBP的人臉識(shí)別方法。
　　(2)討論了線性鑒別分析方法(LDA)及二維形

3、式的線性鑒別分析方法(2DLDA),從數(shù)學(xué)意義上分析了傳統(tǒng)2DLDA方法存在的缺陷,提出了一種基于ULBP特征子空間的2DLDA人臉識(shí)別方法(ULBP-2DLDA)。在層次化保留住人臉有效信息的同時(shí),利用ULBP特征進(jìn)行空間投影,得到能夠逼近2DLDA最優(yōu)的處理空間。實(shí)驗(yàn)表明,該方法顯著提高了2DLDA的性能,并且對(duì)光照及表情變化有較好的魯棒性。
　　(3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單有效的人臉識(shí)別系統(tǒng)。在VS2010上,利用OPENCV開(kāi)

4、發(fā)視頻采集和顯示模塊,將基于ULBP-2DLDA的人臉識(shí)別方法與基于Haar特征和Adaboost級(jí)聯(lián)分類(lèi)器的人臉檢測(cè)方法整合起來(lái)作為圖像處理模塊,搭建了PC上的人臉識(shí)別系統(tǒng)。
　　(4)在TDS642EVM開(kāi)發(fā)平臺(tái)上,基于RF5框架建立了DSP上的視頻處理系統(tǒng)框架,然后將(3)中所述的人臉檢測(cè)及識(shí)別算法移植到該平臺(tái)上,并針對(duì)平臺(tái)上的TMS320DM642 DSP芯片的片上資源對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,得到一個(gè)DSP上快速準(zhǔn)確的自動(dòng)