人臉圖像識(shí)別及算法分析.pdf

1、論文題目：人臉圖像識(shí)別及算法分析專業(yè)：應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士生：肖宇明（簽名）______________指導(dǎo)教師：趙高長(zhǎng)（簽名）______________摘摘摘摘要要要要近年來(lái)，由于人臉識(shí)別具有廣泛的應(yīng)用前景，其逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，人臉?lè)治鲋邪恼n題很多，如：人臉檢測(cè)、人臉跟蹤、人臉識(shí)別、表情分析等。本文以人臉識(shí)別及相應(yīng)算法分析作為研究重點(diǎn)，提出了兩種研究人臉識(shí)別的新思路：1、基于“特征眼”小特征量的人臉識(shí)別算法。針

2、對(duì)人臉眼睛的局部特征，本文設(shè)計(jì)了一種能夠匹配人眼的haar特征模板，通過(guò)用本文模板對(duì)yale人臉圖像庫(kù)中樣本圖片進(jìn)行人眼提取試驗(yàn)，證明了本文模板是有效的；然后通過(guò)二次線性插值算法對(duì)人眼區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)一化；將統(tǒng)一化的人眼圖像數(shù)據(jù)各列首尾相接組成一個(gè)特征，通過(guò)主成分分析法提取人眼區(qū)域特征組成特征眼；將待測(cè)人眼映射到特征眼空間中并使用改進(jìn)的級(jí)聯(lián)Adaboost算法進(jìn)行識(shí)別。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)分析證明本文算法能夠在20個(gè)特征量的條件下達(dá)到90%左右的識(shí)別率，

3、相當(dāng)于傳統(tǒng)主成分分析法中需要60個(gè)特征量才能達(dá)到的識(shí)別率，能夠大大的降低算法時(shí)間復(fù)雜度，具有廣泛的應(yīng)用前景。2、基于三維圖像的人臉識(shí)別算法。本文結(jié)合當(dāng)下視頻技術(shù)熱點(diǎn)和三維圖像的特點(diǎn)，本文提出了基于三維圖像的人臉識(shí)別技術(shù)。由于三維圖像不能直接轉(zhuǎn)換為灰度進(jìn)行計(jì)算，本文使用HSL色彩空間中的HS分量進(jìn)行特征提取，既降低了計(jì)算維度，又避免了將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。然后結(jié)合PCA方法計(jì)算待測(cè)圖片的HS分量到樣本的距離，通過(guò)計(jì)算兩個(gè)分量距離的加權(quán)和，

4、找出到樣本的最小距離達(dá)到識(shí)別的目的。本文經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)得出當(dāng)權(quán)值取0.75時(shí)，采用本文的算法識(shí)別率達(dá)到95%以上。相比基于灰度的人臉識(shí)別方法本文提出的基于三維圖像的識(shí)別算法具有更高的識(shí)別率，并且所需的訓(xùn)練樣本也較少。隨著三維圖像采集設(shè)備的普及，本算法具有一定的理論意義及實(shí)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別；haar特征；主成分分析；三維人臉識(shí)別；特征眼研究類型：應(yīng)用研究distancebetweentwocomponentstogettheirweig

5、htedsumeventuallybyfindingouttheminimumdistancetothesamplestoreachfacerecognitionaim.Afterexperimentswefoundoutthatwhengivetheweight0.75wecouldreachafacerecognitionrateupto95%.Comparedwiththefacerecognitionmethodbasedong

6、rayscaleimagesthis3Dfacerecognitionalgithmprovidedahigherrecognitionraterequiredlesstrainingsamples.Withthepopularityof3Dimageacquisitionequipmentthisimagecollectionthepopularityofequipmentthisalgithmf3Dfacerecognitional