基于步態(tài)及人臉特征的身份識(shí)別方法研究.pdf

1、申請(qǐng)上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于步態(tài)及人臉特征基于步態(tài)及人臉特征的身份識(shí)別方法研究的身份識(shí)別方法研究專業(yè)：專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)碩士生：碩士生：周志銘導(dǎo)師：導(dǎo)師：余松煜教授上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院2009年12月上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要第I頁(yè)基于步態(tài)和人臉特征的身份識(shí)別方法研究摘基于步態(tài)和人臉特征的身份識(shí)別方法研究摘要要隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步與發(fā)展，無(wú)論是公共場(chǎng)合還是私人住所，對(duì)于智能監(jiān)控系統(tǒng)的

2、需求已經(jīng)變得越來(lái)越普遍。在智能監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的今天，其性能也相比以前有了很大的提高，其中最重要的功能之一就是對(duì)于人物進(jìn)行身份識(shí)別。眼下的主流技術(shù)都是圍繞著如何利用人體的生物特征進(jìn)行身份識(shí)別，該領(lǐng)域也是國(guó)內(nèi)外長(zhǎng)期研究的熱點(diǎn)。針對(duì)這種需求，本文對(duì)于生物特征中公認(rèn)最重要的兩項(xiàng)——步態(tài)以及人臉特征進(jìn)行了系統(tǒng)的討論與分析?，F(xiàn)階段對(duì)于步態(tài)識(shí)別的研究一般都停留在理想的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中，很少有涉及對(duì)于樣本質(zhì)量?jī)?yōu)劣或者噪聲干擾嚴(yán)重等情況的討論。本文

3、在實(shí)現(xiàn)了基于Procrutes形狀進(jìn)行步態(tài)特征分析的基礎(chǔ)上，提出了一種基于周期補(bǔ)償步態(tài)特征的身份識(shí)別算法。在對(duì)步態(tài)輪廓樣本進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)后，利用步態(tài)過(guò)程中輪廓寬度重復(fù)信息，使用離散傅里葉變換對(duì)周期信息進(jìn)行提取，在確定單幀步態(tài)輪廓所對(duì)應(yīng)的相位值后進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的樣本補(bǔ)償，從而有效地解決了步態(tài)樣本在經(jīng)過(guò)質(zhì)量篩選后所引起的分布不均勻的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法取得了大約15%識(shí)別正確率的性能提升。高獨(dú)特性特征的選擇以及合適匹配策略的選用是人臉識(shí)別技

4、術(shù)的關(guān)鍵。本文討論了基于仿射不變的幾何特征SIFT（ScaleInvariantFeatureTransfm）算子進(jìn)行人臉識(shí)別的方法。SIFT算子的計(jì)算復(fù)雜度較高，并且不同的人臉表情和圖像模糊會(huì)加大特征匹配的難度。為克服上述缺點(diǎn)，本文提出一種新的算法，將選擇六個(gè)人臉上感興趣子區(qū)域進(jìn)行描述，并根據(jù)各自的獨(dú)特性賦予不同的權(quán)值，最后在匹配過(guò)程中使用相似度的平方來(lái)減小偏差數(shù)據(jù)造成的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效地減輕表情變化對(duì)于身份識(shí)別率急劇