視頻人臉檢測(cè)與識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著機(jī)器視覺和人機(jī)交互等技術(shù)的發(fā)展，生物識(shí)別技術(shù)逐漸成為模式識(shí)別和圖像分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，而人臉檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)由于可以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行非接觸性隱秘采集，符合一般用戶的習(xí)慣，逐漸引起人們的重視。另外，人臉信息不容易隱藏，尤其適用于公共場(chǎng)所的安全監(jiān)控。再者人臉檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)可交互性強(qiáng)，具有方便、快捷的事后追蹤能力，可以有效地提高系統(tǒng)的可靠性和可用性。 人臉檢測(cè)和識(shí)別是指在各種不同場(chǎng)景中判斷人臉存在與否及存在人臉的數(shù)目、位置和范圍并最終確定其身

2、份的過程。本文主要針對(duì)人臉檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的小型實(shí)時(shí)應(yīng)用進(jìn)行算法研究改進(jìn)以及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，主要開展了以下幾個(gè)方面的工作： 1.在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上，提出結(jié)合運(yùn)動(dòng)、膚色和先驗(yàn)信息的級(jí)聯(lián)式人臉檢測(cè)方法。該方法首先運(yùn)用運(yùn)動(dòng)信息提取出場(chǎng)景內(nèi)感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，然后利用改進(jìn)非線性YCbCr空間中的膚色模型分離膚色區(qū)域，再利用支持向量機(jī)排除手等近膚色的非人臉目標(biāo)。該方法由粗而精進(jìn)行人臉檢測(cè)，減少了計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)多種信息的融合，改善了系統(tǒng)的性能，進(jìn)而能

3、夠更準(zhǔn)確、更魯棒地檢測(cè)人臉。 2.在人臉識(shí)別方面，從理論上分析不同特征提取方法的原理，提出了級(jí)聯(lián)主成分分析和核偏最小二乘法的特征提取方法，并與主成分分析、分塊奇異值分解、線性判別分析等特征提取方法在K近鄰和支持向量機(jī)分類器下進(jìn)行比較，所提出的方法在開放人臉數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)驗(yàn)中取得了令人滿意的識(shí)別率。 3.采用微軟的開源軟件開發(fā)包DirectShow技術(shù)在Windows操作平臺(tái)上進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)，使人臉檢測(cè)識(shí)別軟件可以方便地處理多媒體