基于拓撲結構的人臉圖像特征提取及識別研究.pdf

1、近年來，隨著圖像處理及模式識別等領域研究的不斷加深，有關人臉識別的研究也隨之蓬勃發(fā)展起來。人臉圖像的拓撲結構不隨人臉圖像的距離、方向等參數(shù)的改變而改變，故而是研究人臉識別技術的一個關鍵因素。本文提出針對人臉圖像局部結構特征和空間拓撲關系的圖像識別方法，從人類認知角度，針對傳統(tǒng)圖像識別方式耗時耗力的不足，依據(jù)拓撲（仿生）識別模式，對人臉的局部結構特征和空間拓撲關系進行分析，提出一個有關提取人臉區(qū)域結構特征、構造人臉圖像整體空間拓撲關系和對

2、區(qū)域與整體特征進行模型建立的識別框架。
　　人臉識別具有直觀、自然、安全、可靠等獨一無二的優(yōu)勢，作為一種發(fā)展相對較晚的生物特征識別技術，在公共安全、銀行、反恐、監(jiān)控系統(tǒng)等領域起著不可替代的作用，與其他識別技術相融合，市場占有率逐年增高，毫無疑問，研究人臉識別技術擁有相當重要的社會意義。
　　本文以人臉庫中的二維人臉圖像作為研究對象，對預處理后的人臉圖像采用滑動窗的方法構造其整體空間拓撲關系，同時把二維的人臉圖像轉換成一維的具

3、有時序性的特征序列，定義提取的特征為局部結構特征，定義根據(jù)滑動窗滑動的順序所形成的空間關系為人臉圖像整體空間拓撲關系。由于人工神經網(wǎng)絡以及隱馬爾可夫模型在人臉識別領域已經有所應用以及鑒于人工神經網(wǎng)絡的自適應、魯棒性好、自學習、識別效率高、抗噪聲能力強等特點，故選擇應用人工神經網(wǎng)絡對人臉圖像的局部結構建模;鑒于隱馬爾可夫模型對時間序列處理能力較強的特點，選擇該模型對人臉圖像的整體空間拓撲關系建模。將人工神經網(wǎng)絡與隱馬爾可夫模型綜合使用，實