基于特征臉及Fisher臉的人臉識別方法.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，社會各個方面對快速有效的身份驗證的要求日益迫切。由于生物特征是人的內在屬性，具有很強的自身穩(wěn)定性和個體差異性，因此是身份驗證的理想依據(jù).其中利用人臉特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特點，易于為用戶接受。 而自動人臉識別是一個典型的圖像模式分析、理解與分類計算問題，它涉及到模式識別，圖像處理，計算機視覺，統(tǒng)計學習和認知科學等多個學科。自動人臉識別問題的深入研究和最終解決，可以極大

2、的促進這些學科的成熟和發(fā)展。由于識別結果往往容易受到表情，姿態(tài)和光照變化的影響，同時還要保證識別系統(tǒng)的實時性，要建立一個精確和魯棒的自動人臉識別系統(tǒng)仍然是一個極具挑戰(zhàn)性的課題。近年來基于統(tǒng)計學習的模式識別方法引起了極大的關注，在自動人臉識別領域也取得了很大的成功，使得自動人臉識別系統(tǒng)在速度和精度方面都得到了比較大的提高。本論文就是針對統(tǒng)計學習算法在自動人臉識別中的各個環(huán)節(jié)中的應用展開的。 論文首先介紹了人臉識別的歷史和現(xiàn)狀、研究

3、范圍以及相應的方法，對人臉識別領域的一些理論方法作了總體的介紹。本文中所采用的人臉識別方法是比較經(jīng)典的主成分分析和線性判別方法。 本文的主要工作如下： 1、通過廣泛的調研，對人臉識別的歷史和現(xiàn)狀進行了比較全面的綜述。 本文首先對人臉識別研究的歷史和發(fā)展現(xiàn)狀作了回顧，之后對人臉識別中的一些主要算法作了比較詳細地介紹，重點介紹了基于靜態(tài)圖片的人臉識別算法，另外對最近幾年備受人們關注的基于視頻的人臉識別研究也作了介紹。

4、最后還介紹了目前人臉識別系統(tǒng)的評測情況及國內外主要的公用人臉數(shù)據(jù)庫，在此基礎上分析了當前人臉識別研究面臨的挑戰(zhàn)及可能的技術發(fā)展趨勢。 2、對統(tǒng)計學習的各種算法在人臉識別中的應用做了分析，重點介紹了Eigenface和Fisherface方法的基本原理以及其在人臉識別中的應用。在此基礎上，本文提出了一種基于PCA的Fisher人臉識別方法，該方法先將人臉原始圖像投影到一個低維空間(PCA空間)中去，然后在這個空間上通過投影矩陣推導