基于AS_R智能機器人的人臉識別系統(tǒng)研究與開發(fā).pdf

1、隨著機器人技術的飛速發(fā)展，對其智能化水平提出了更高的要求，智能化的人機交互技術受到普遍關注。本文以能力風暴研究版智能移動機器人(Ability Storm_Robot, AS_R)為平臺，對面向人機交互的人臉識別方法中涉及的核心技術進行了研究，最終在機器人上構建了完整的人臉識別系統(tǒng)。
　　本文以準確和快速的人臉識別為目標，首先將AdaBoost算法用于人臉檢測并對檢測到的圖像進行預處理，然后利用Gabor變換的特征提取方法構成嵌入

2、式隱馬爾科夫模型(EHMM)的觀察序列，最后經(jīng)EHMM對人臉建模，實現(xiàn)實時的人臉識別。本次設計研究具有一定的理論意義和實用價值，取得了較好成果。具體工作如下：
　　第一，利用AdaBoost算法構建層級分類器，實現(xiàn)實時高效的人臉檢測?？紤]到人臉的傾斜、旋轉(zhuǎn)、表情和光照變換等因素，選用擴展的特征模板設計分類器，提高了檢測的正確率。同時為了保證系統(tǒng)的實時性要求，逐級放大檢測窗口對圖像進行層層篩選，提高了檢測速度。
　　第二，針對

3、檢測到的圖像存在質(zhì)量不高、背景過多的特點，在特征提取前，設計橢圓形Gabor變換對圖像進行預處理，得到質(zhì)量較好的圖像。考慮到EHMM的復雜程度以及傳統(tǒng)的特征提取方法存在信息冗余嚴重的問題，利用圓形Gabor變換提取人臉關鍵特征，降低輸入特征的維數(shù)，最大程度的簡化計算的復雜度。
　　第三，在機器人平臺上建立基于EHMM的人臉識別系統(tǒng)，并通過大量的反復實驗得到識別結果。實驗結果證明：系統(tǒng)對人臉圖像的光照、姿態(tài)、表情變化等有較好的魯棒性