基于視頻的人臉檢測與識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、生物特征識別利用人體固有的特征進行身份驗證,能夠極大程度提高驗證的安全性,降低偽造和竊取的可能。其中,以人臉圖像為對象的人臉識別技術具有非接觸式識別、主動性強、操作友好等優(yōu)點,成為生物特征識別領域中新興的研究熱點。
　　 人臉識別包括人臉目標檢測和人臉目標識別兩個過程,其中人臉目標檢測是人臉識別的必要前提。本文針對視頻圖像的檢測與識別問題,利用視頻圖像的連續(xù)性,通過基于區(qū)域特征的方法實現(xiàn)人臉目標的檢測,并具有較高的檢測率。為滿足

2、系統(tǒng)實時性要求,研究并提出改進的AdaBoost人臉檢測算法,平均檢測時間為110ms。在此基礎上,利用MeanShift算法和Kalman濾波器結合的人臉跟蹤方法對所檢測出的人臉目標進行跟蹤,實現(xiàn)目標的唯一檢測,進一步提高系統(tǒng)的實時性。
　　 在人臉檢測的基礎上,本文提出綜合Fisher臉特征提取和支持向量機(SVM)分類的人臉識別方法。首先對檢測出的人臉圖像通過離散小波變換和主成份分析進行壓縮和降維處理,然后采用Fisher

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