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人脸识别技术研究本科毕业论文

来源:网络收集 时间:2018-12-25 下载这篇文档 手机版
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人脸识别技术研究

人脸识别技术研究

摘 要

人脸识别是一个具有很高理论和应用价值的研究课题。人脸是人类视觉中最为普遍的模式,它所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着及其重要的作用意义。人脸的特殊性,使得人脸识别技术成为最具潜力的身份识别方式。人脸识别技术应用广泛,并且日益受到人们的广泛关注并成为模式识别领域研究的热点。同时人脸识别又是一个复杂和困难的课题,其原因有:人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体,难以用数学描述;所有的人脸结构高度相似,而人脸图像又易受年龄和成像条件的影响。人脸识别涉及的技术很多,其中关键的是特征提取和分类方法,本文就以此为重点进行了相关研究。

主要工作包括以下几个方面:

1.在人脸图像特征提取方面,提出了一利”有效的基于ICA的人脸整体特征提取方法;

2.在优化ICA算法方面,提出了一种改进的FastICA算法,该算法通过减少耗时的雅可比矩阵求逆的次数,进一步加快了收敛速度;

3.建立了SVM/HMM的混合人脸模型。

关键词:人脸识别主分量分析;独立分量分析;隐马尔可夫模型;支持向量机

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人脸识别技术研究

Abstract

Face recognition has very lagre academic and praetieal values. In daily lief,people kowing each other uses at most of person’s face.Face is the most familiar model in human vision.The visual inofmration refleeted by face has important meaning and impact between people’s intercommunion and intercourse. Because of its extensive and applied realm,face recognition technique has got the extensive concern with study in near three decades and become the most potential method of identity recognition. At the same time,it is difficult to implement face recognition using computers. First,human face is a deformable object composed of complex 3D curve surfaces,Which is hard to be represented in form of mathematics. Secondly faces of different persons have the similar strueture,and the face images are greatly dependent on ages and photography conditions.This paper mainly study face extraction and class method,which concept can be summarized as ofllows.

Because face image is liable to impact of varieties and face is nonrigid and similar Accurate face recognition is stilldifficult.There is still lone distance between face recognition and praetieality.The progress of computer technology,pattern recognition,human intelligent and biologic psyehology,vision mechanism surely promote face recognition develop.

Keywords:face reeognition,Principle Component Analysis,Independent Component Analysis,Hidden Markov Models,Support Vector Maehines

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人脸识别技术研究

目 录

第1章 引 言 ......................................................................................................................................... 1

1.1人脸识别技术的应用与难点 .......................................................................................................... 1

1.1.1 人脸识别技术的广泛应用 ............................................................................................. 1 1.1.2人脸识别技术的难点 .......................................................................................................... 3 1.2人脸识别技术的发展与现状 .......................................................................................................... 3

1.2.1人脸识别技术发展的三个阶段 .......................................................................................... 4 1.2.2国内外发展现状 .................................................................................................................. 4 1.3人脸识别的研究内容与主要方法 .................................................................................................. 5

1.3.1人脸识别的研究内容 .......................................................................................................... 5 1.3.2人脸识别的视觉机理 .......................................................................................................... 6 1.3.3人脸识别系统的组成 .......................................................................................................... 6 1.3.4主要的人脸识别方法 .......................................................................................................... 7 1.4人脸识别测试数据库 .................................................................................................................... 11 1.5本文的主要内容 ............................................................................................................................ 12 第2章 基于主分量分析的人脸识别方法 ................................................................................................. 13

2.1引言 ................................................................................................................................................ 13 2.2主分量分析的理论基础 ................................................................................................................ 13

2.2.1多维统计数据的线性变换 ................................................................................................ 14 2.2.2主分量分析方法 ................................................................................................................ 15 2.3基于主分量分析的人脸识别方法 ................................................................................................ 16

2.3.1基于主分量分析的人脸特征提取 .................................................................................... 16 2.3.2基于主分量分析的人脸分类识别 .................................................................................... 17 2.4实验结果及分析 ............................................................................................................................ 19 2.5本章小结 ........................................................................................................................................ 22 第3章 基于独立分量分析的人脸识别方法 ....................................................................................... 23

3.1引言 ................................................................................................................................................ 23 3.2独立分量分析的理论基础 ............................................................................................................ 23

3.2.1独立分量分析与盲源分离 ................................................................................................ 23 3.2.2独立分量分析的线性模型 ................................................................................................ 24 3.3基于独立分量分析的人脸识别方法 ............................................................................................ 25

3.3.1人脸图像的预处理 ............................................................................................................ 26 3.3.2基于独立分量分析的人脸特征提取 ................................................................................ 27 3.3.3独立分量的排序及选择 .................................................................................................... 29 3.3.4基于ICA系数的人脸分类识别 ........................................................................................ 30 3.4独立分量分析的算法研究 ............................................................................................................ 30

3.4.1 Informax算法 .................................................................................................................. 31

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3.4.2 Fast ICA算法及其改进 .............................................................................................. 32 3.5实验结果及分析 ............................................................................................................................ 34 3.6 本章小结 ....................................................................................................................................... 36 第4章 基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法 ......................................................................................... 39

4.1 引言 ............................................................................................................................................... 39 4.2 隐马尔可夫模型的理论基础 ....................................................................................................... 39

4.2.1马尔可夫链 ........................................................................................................................ 39 4.2.2隐马尔可夫模型 ................................................................................................................ 41 4.2.3 隐马尔可夫模型中的三大问题 ....................................................................................... 42 4.2.4隐马尔可夫模型的类型 .................................................................................................... 43 4.3 基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法概述 ............................................................................... 43

4.3.1 基于HMM人脸识别的基本原理 ....................................................................................... 43 4.3.2 基于HMM人脸识别的系统概述 ....................................................................................... 44 4.4基于一维隐马尔可夫模型的人脸识别方法 ................................................................................ 44

4.4.1特征提取 ............................................................................................................................ 45 4.4.2模型训练 ............................................................................................................................ 45 4.4.3分类识别 ............................................................................................................................ 47 4.5 基于伪二维隐马尔可夫模型的人脸识别方法 ........................................................................... 47 4.6 基于I以特征和SMV/1翎以的人脸识别方法 ........................................................................... 48 4.7 实验结果及分析 ........................................................................................................................... 49 4.8 本章小结 ....................................................................................................................................... 51 第5章 结束语 ............................................................................................................................................. 52

5.1人脸识别方法评估 ........................................................................................................................ 52

5.1.1 人脸识别方法评估的性能指标 ....................................................................................... 52 5.1.2 本文中人脸识别方法的评估结果 ................................................................................... 53 5.2 本文工作的总结及进一步研究方向的展望 ........................................................................... 54

5.2.1 本文的主要工作 ........................................................................................................... 54 5.2.2进一步研究方向的展望 .................................................................................................... 55

参考文献 ....................................................................................................................................................... 57

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