復(fù)雜背景下人臉檢測與人臉識別方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,人臉識別問題成為計算機視覺及模式識別領(lǐng)域一大研究熱點。人臉識別是眾多身份驗證方法中最方便、最直觀、最容易接受的方法。因此,人臉識別技術(shù)具有很高的研究價值。目前,關(guān)于人臉識別的問題,已經(jīng)研究出很多算法,并獲取了比較好的識別效果。由于人臉特征在不同光照、不同時期、不同姿勢、不同表情下變化幅度比較大,并且會受復(fù)雜的背景、眼鏡、胡須等因素嚴(yán)重干擾,這些問題給人臉識別造成的困難對于研究者來說是一個巨大的挑戰(zhàn)?,F(xiàn)在的人臉識別系統(tǒng)還不能夠應(yīng)用

2、于任何自然條件及任何姿態(tài)下的人臉識別及身份驗證。因此使人臉識別算法具有更高的識別率,更快的識別速度以及更好的魯棒性是我們所追求的目標(biāo)。
  人臉檢測是一個人臉識別系統(tǒng)必不可少的首要環(huán)節(jié),并且對后續(xù)的人臉識別有決定性的影響。膚色和頭發(fā)是人本身具有的非常重要的特征,它們不受人臉表情和姿態(tài)的影響,并且不同種族的人其膚色和頭發(fā)在色度信息上具有聚類性,所以膚色和頭發(fā)很適合用來檢測人臉。本文提出了一種使用HSB色彩空間基于膚色與頭發(fā)的人臉檢測

3、方法SCHFD。大量的人臉檢測實驗表明SCHFD方法不僅保持了基于單一膚色人臉檢測算法的識別正確率,而且在復(fù)雜背景環(huán)境下排除掉了更多的非人臉區(qū)域,降低了人臉檢測的誤檢率。
  本文研究現(xiàn)有的人臉識別算法,提出了一種新的兩步驟稀疏樣本表示方法TSSR。TSSR方法的第一步做大致的分類,第二步完成最后的分類。第一步把測試樣本表示為所有訓(xùn)練樣本的線性組合,然后選出與測試樣本最相似的c1個類。假設(shè)這個測試樣本來自于這c1個類。第二步把測試

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