基于統(tǒng)計特征的人臉識別技術(shù)研究.pdf

1、由于在安全驗證方面，視頻監(jiān)控方面，甚至家庭娛樂等方面潛在的巨大應(yīng)用前景，人臉識別技術(shù)近年來已經(jīng)受到許多學(xué)者、政府部門、企業(yè)界的普遍關(guān)注，并已成為生物特征識別領(lǐng)域的一個研究熱點。實際上，在身份驗證中，相對于其他生物特征識別而言，人臉特征識別是最直接，最方便友好的手段。本文的主要研究內(nèi)容是人臉識別技術(shù)，重點研究了利用統(tǒng)計特征進(jìn)行人臉識別的方法。本文的主要創(chuàng)新點有： (1)提出了兩種基于小波變換和多特征的人臉識別方法：一種是將多特征和

2、多分類器結(jié)合的識別方法：另一種方法則是利用多特征組成混合特征，并引入了“支持向量機(jī)”(SupportVectorMachine)進(jìn)行分類的方法。兩種方法均取得了滿意的識別結(jié)果。 (2)提出了基于人臉局部特征融合的識別方法。首先根據(jù)人臉的分布知識對人臉特征進(jìn)行分割，提取各局部特征的特征臉特征，再分別利用支持向量機(jī)和Boosting算法進(jìn)行融合和分類。實驗證明這種方法的識別率高于傳統(tǒng)的直接利用整幅人臉圖像的特征的方法。 (3

3、)結(jié)合了小波變換和圖像頻譜的頻譜臉，在人臉識別方面具有相當(dāng)高的應(yīng)用價值，本文進(jìn)一步提取了頻譜臉的特征臉和線性鑒別特征作為分類特征，并利用了不同的分類方法進(jìn)行識別，這種基于頻譜的方法可以有效提高識別率，我們稱之為頻譜特征臉法。同時在這種特征提取基礎(chǔ)上，還提出了一種利用多特征和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉識別的算法，并將該算法應(yīng)用到了單訓(xùn)練樣本情況，獲得了較好的識別結(jié)果。 (4)為了克服人臉識別中由于小幅度的姿態(tài)、表情，光照變化所帶來的困

4、難，本文提出了一種利用“互信息”(MutualInformation)和混合特征的兩步人臉識別算法，并在幾個不同的人臉庫上進(jìn)行了實驗，證明了該算法可以在人臉圖像存在小幅度的姿態(tài)、表情，光照變化的情況下可以保證較高的識別率。 (5)在人臉識別研究中，由于獲得的人臉圖像常常是不同視角，不同光照方向的，因此會給識別帶來較大的困難，我們提出了兩個針對不同具體情況的解決光照變化情況下的人臉識別方法，第一種是光照子空間法，第二種是利用徑向基