基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)的眉毛識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著全球范圍內(nèi)電子商務(wù)的迅速興起，對(duì)人類自身身份識(shí)別的準(zhǔn)確性、安全性與實(shí)用性提出了更高要求。傳統(tǒng)的身份鑒別方法，如ID卡和密碼等，存在攜帶不便、容易遺失等諸多問(wèn)題，而生物特征識(shí)別技術(shù)能夠較好地克服傳統(tǒng)身份鑒別方法的缺點(diǎn)，因此逐步受到重視。目前，常用的生物特征包括人臉，指紋，虹膜，掌紋，聲音，步態(tài)，筆跡等等。眉毛作為人臉上的一個(gè)重要特征，盡管有相關(guān)文獻(xiàn)表明眉毛在人臉識(shí)別中的作用甚至大于眼睛，但純粹利用眉毛進(jìn)行識(shí)別的研究卻很少見(jiàn)。本文將半監(jiān)

2、督學(xué)習(xí)方法和支持向量機(jī)模型運(yùn)用到眉毛識(shí)別中，對(duì)人的眉毛作為一種獨(dú)立生物特征使用的可能性和可行性作進(jìn)一步的研究，主要的工作包括以下幾個(gè)方面： 1)基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的眉毛圖像分割方法。該方法只需要手工在眉毛圖像上簡(jiǎn)單畫(huà)上幾條線標(biāo)注部分眉毛點(diǎn)和非眉毛點(diǎn)就能完成眉毛圖像分割。本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于半監(jiān)督的眉毛圖像分割方法具有非常好的分割效果，可用于眉毛識(shí)別的前期預(yù)處理，不足之處在于運(yùn)算比較緩慢，對(duì)大小為768*576的24位彩色圖像，如

3、果分塊的大小為7×7，則分割時(shí)間一般需要1-2分鐘以上。 2)基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)和哈希索引的眉毛圖像分割方法。該方法利用局部敏感的哈希方法對(duì)基于半監(jiān)督眉毛圖像分割方法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的眉毛圖像分割技術(shù)對(duì)大小為768*576的24位彩色圖像，分塊的大小為7×7，分割時(shí)間為20秒以內(nèi)。 3)基于傅立葉變換和Gabor濾波的眉毛特征提取方法。該方法首先利用離散傅立葉變換或者Gabor濾波對(duì)眉毛特征進(jìn)行提取，然后利用主