視頻圖像中的人臉識別技術(shù)研究.pdf

1、從視頻圖像中提取人臉并進行識別的技術(shù)廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控和身份認證等領(lǐng)域。由于人臉識別具有隱蔽性、實時性、非接觸性和實用性等優(yōu)點,近年來受到了越來越多的關(guān)注,同時也出現(xiàn)了很多實際的商用產(chǎn)品。
　　 本文重點研究和分析了從視頻圖像中提取人臉并進行識別所涉及的圖像預(yù)處理、人臉檢測和人臉識別的相關(guān)知識,并在此基礎(chǔ)上提出了一種新的特征提取算法,提高了人臉的正確識別率。
　　 論文的主要內(nèi)容和工作包括:在人臉檢測部分,分析并實現(xiàn)了基

2、于幀間差分的人臉檢測、基于膚色模型的人臉檢測和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測;在人臉識別部分,以O(shè)RL標準人臉庫作為人臉樣本集合,分析并實現(xiàn)了三種人臉識別算法:主成分特征提取結(jié)合支持向量機(Support Vector Machine)進行人臉識別、主成分特征提取結(jié)合Fisher線性判別分析進行人臉識別以及分區(qū)局部二進制模式結(jié)合主成分和支持向量機進行人臉識別。在對各種特征提取算法分析的基礎(chǔ)上,本文提出了結(jié)合多類型特征提取和支持向量機技術(shù)的人臉識

3、別算法,實驗結(jié)果表明該算法的正確率高于前三種算法,達到了93％的正確識別率,證明了本文所提出的算法的有效性。
　　 最后,在微軟的XP系統(tǒng)下采用Matlab-R2010a集成軟件開發(fā)平臺,實現(xiàn)了一個從USB攝像頭獲取的視頻圖像中實時提取人臉并進行識別的系統(tǒng),該系統(tǒng)的人臉檢測模塊采用了幀間差分和膚色模型兩種方法,系統(tǒng)的識別模塊采用了本文提出的結(jié)合多類型特征提取和支持向量機技術(shù)的人臉識別算法,根據(jù)系統(tǒng)運行后的實際人臉識別效果,軟硬件