人臉自動識別系統(tǒng)中若干關(guān)鍵問題的研究.pdf

1、生物特征認證技術(shù),由于其廣泛應(yīng)用前景,將在社會生活中占據(jù)越來越重要的位置.在眾多的生物特征識別技術(shù)中,利用人臉特征進行身份驗證又是最自然直接的手段.相比其它人體生物特征,人臉識別具有直接、友好、方便的特點,易于為用戶所接受.以人臉作為人的基本生物特征的身份鑒定技術(shù)獲得了廣泛的關(guān)注.但由于在人臉識別中幾個關(guān)鍵性問題沒有取得突破,離真正意義上的大規(guī)模商用還有一定距離.具體來說在人臉檢測中的實時性問題、人臉圖像預(yù)處理有效的歸一化問題,識別中有

2、效特征抽取和小訓練樣本識別問題,都沒有得到有效解決.因此,這些關(guān)鍵性問題有著很高的研究價值.針對以上幾個關(guān)鍵性問題,該文在以下幾個方面進行了創(chuàng)新性的探索.(1)在人臉檢測方面,針對目前最有效的Adaboost的人臉檢測方法在訓練時十分耗時的問題,提出一種新的快速訓練方法,采用排序進行訓練,其結(jié)果比以往的方法的訓練速度有顯著提高.同時利用雙閾值代替單閾值,改進Adaboost檢測器結(jié)構(gòu),同時提高訓練速度和檢測速度,使Adaboost方法更

3、具有實用性.(2)在人臉圖像特征點定位上,論文提出層次弱淘汰定位器結(jié)構(gòu),通過組合大量基于灰度的先驗知識進行特征點定位,提高了特征點定位精度.在灰度歸一化的問題上,提出了一種新的歸一化方法.該方法使用同態(tài)濾波去除畸變光照,使用定義的能量歸一實現(xiàn)對圖像后處理引入干擾的去除.該預(yù)處理方法壓制了人臉圖像的類內(nèi)差異,提高了人臉識別的識別率.(3)提出了一種新的子空間中判決方法:最小二乘殘差距離判決方法,通過提高分類判決的性能,來提高小樣本訓練樣本

4、下人臉識別效果.該方法利用子空間線性泛化樣本來重建測試樣本,通過重建樣本與測試樣本之間殘差距離進行判決.理論分析與實驗表明,論文的方法比其他類似方法有更好的識別效果.(4)論文也在人臉壓縮技術(shù)上提出了基于形狀與紋理分量的壓縮方法,將人臉的形狀信息與紋理信息分別利用主分量分析進行壓縮.該方法利用了人臉自身的屬性,提高了壓縮效率,相比其他方法,無論視覺效果還是PSNR都有較大改進.最后,在研究的基礎(chǔ)上,我們完成了兩個實際系統(tǒng),基于Adabo