基于相位譜的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、生物特征識(shí)別技術(shù)(Biometric Recognition)以其獨(dú)有的與人不可分割的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),使其成為身份認(rèn)證的一個(gè)重要發(fā)展方向.人臉識(shí)別作為生物特征識(shí)別的一個(gè)重要領(lǐng)域,正在取得越來(lái)越多的重視.人臉識(shí)別具有很多指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等生物特征識(shí)別所不具有的優(yōu)勢(shì),如:可以隱蔽操作,特別適用于安全問(wèn)題;非接觸式采集,沒(méi)有侵犯性,容易接受;方便、快捷、強(qiáng)大的事后追蹤能力;可交互性強(qiáng).人臉識(shí)別是涉及了人工智能、圖像處理、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)

2、領(lǐng)域的綜合學(xué)科,是最困難的模式識(shí)別問(wèn)題之一,問(wèn)題的復(fù)雜性使其在實(shí)際應(yīng)用中仍然有很多的限制.廣義的人臉識(shí)別包括三個(gè)方面:人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別和人臉驗(yàn)證,這三類(lèi)系統(tǒng)各自有偏重的方向:人臉檢測(cè)主要解決有沒(méi)有人臉的問(wèn)題,人臉識(shí)別解決這是誰(shuí)的臉的問(wèn)題,人臉驗(yàn)證主要解決這是不是某個(gè)人的問(wèn)題.人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別系統(tǒng)的第一步,主要的目標(biāo)為:在給定的輸入圖像中檢測(cè)是否有人臉的存在,如果有,則給出人臉圖像的位置和大小,包括單個(gè)或多個(gè)人臉的定位、分割、校正以及

3、歸一化等.現(xiàn)有的解決方法可大致分為以下兩種:一是針對(duì)彩色圖像的基于膚色模型的檢測(cè)方法,二是針對(duì)灰度圖像的基于統(tǒng)計(jì)特性和特征匹配的方法.人臉識(shí)別的一般性定義可以表述為:對(duì)于給定的靜止圖像或者視頻信號(hào),利用已有的人臉數(shù)據(jù)庫(kù),確定場(chǎng)景中的一個(gè)或多個(gè)人的身份.人臉識(shí)別技術(shù)在二十世紀(jì)九十年代之前發(fā)展比較緩慢,在進(jìn)入九十年代之后取得了較快的增長(zhǎng),這主要可以歸結(jié)為這幾個(gè)方面的原因:飛速增長(zhǎng)的應(yīng)用需要,人類(lèi)認(rèn)知系統(tǒng)的生理學(xué)研究進(jìn)展以及信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展

4、.人臉識(shí)別技術(shù)目前仍然處在不斷發(fā)展中,由于問(wèn)題本身的復(fù)雜性,到目前為止還沒(méi)有出現(xiàn)完善的技術(shù)以及系統(tǒng)能夠適用于各種不同的應(yīng)用場(chǎng)合.該文首先回顧了人臉檢測(cè)以及人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程,對(duì)當(dāng)前的人臉檢測(cè)技術(shù)做了詳細(xì)分析,提出了一種實(shí)用的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)方法;對(duì)當(dāng)前人臉識(shí)別技術(shù)的技術(shù)特征和存在地難題做了深入研究,針對(duì)非約束條件下光照條件的變化對(duì)人臉識(shí)別結(jié)果的影響,提出了一種新的光照無(wú)關(guān)特征提取得新方法,并在此基礎(chǔ)上提出了一種新的人臉識(shí)別方法一Eige

5、nPC.論文的具體創(chuàng)新點(diǎn)安排如下:1,針對(duì)彩色正面人臉圖像檢測(cè)問(wèn)題,在第二章中提出了一種基于膚色模型和數(shù)學(xué)形態(tài)方法的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)系統(tǒng),并且通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示了其檢測(cè)結(jié)果和性能.該方法提出了一個(gè)非對(duì)稱(chēng)的數(shù)學(xué)形態(tài)方法濾波器(Non-symmetric Filter,NSF),采用不同的橢圓形算子進(jìn)行腐蝕和膨脹操作.系統(tǒng)采用一個(gè)可調(diào)整的橢圓模型在YCrCb色彩空間進(jìn)行膚色判決,然后利用非對(duì)稱(chēng)數(shù)學(xué)形態(tài)方法濾波器NSF進(jìn)行濾波,最后采用眼睛模板進(jìn)行

6、人臉區(qū)域驗(yàn)證.該系統(tǒng)算法簡(jiǎn)單,但是檢測(cè)效果、實(shí)時(shí)性和魯棒性都令人滿意,已經(jīng)成功應(yīng)用在主動(dòng)式媒體系統(tǒng)(Active Media System,AMS)中.2,針對(duì)非約束條件下人臉識(shí)別技術(shù)存在的難題,利用基于Fourier變換的相位譜分析技術(shù),提出了一種光照不變特征提取的新方法.具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:首先利用單純相位譜重構(gòu)(Phaseonly Reconstruction)對(duì)圖像進(jìn)行濾波,然后利用Gabor小波變換,在不同方向上計(jì)算信號(hào)的相位一致

7、性映射圖,實(shí)現(xiàn)光照不變特征提取.實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,這種特征提取方法可以在很大程度上去除光照條件的變換對(duì)人臉圖像的影響,能夠有效地實(shí)現(xiàn)光照不變特征提取,能夠大幅度提高同一模式類(lèi)的樣本聚集度.3,基于光照不變特征提取的新方法,提出了一種新的人臉識(shí)別方法一EigenPC方法.該方法首先利用單純相位譜重構(gòu)和相位一致性分析實(shí)現(xiàn)光照不變特征提取,然后利用PCA方法實(shí)現(xiàn)人臉圖像的降維表示,降低識(shí)別所需的計(jì)算量.實(shí)驗(yàn)證明,EigenPC方法能夠在外界光照條