面向迎賓機(jī)器人的人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著人口老齡化問題的不斷加深以及人們對(duì)生活品質(zhì)的不斷追求，使用服務(wù)型機(jī)器人代替人類完成各種類型的工作已經(jīng)是大勢(shì)所趨。迎賓機(jī)器人作為服務(wù)型機(jī)器人中最重要的一種，它需要對(duì)不同賓客予以不同對(duì)待，這就要求它不但需要存儲(chǔ)大量的人員信息，而且必須反應(yīng)快速、識(shí)別精準(zhǔn)。因此，設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)性好、識(shí)別精度高的人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)是關(guān)鍵。
　　在此背景下，本文首先介紹了目前人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及技術(shù)水平，然后采用C++語言設(shè)計(jì)了人臉檢測(cè)與識(shí)別算法，并在人臉

2、數(shù)據(jù)庫和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中進(jìn)行了詳細(xì)測(cè)試及算法優(yōu)化。在此基礎(chǔ)上，完成了人臉識(shí)別系統(tǒng)開發(fā)，該系統(tǒng)具有精準(zhǔn)度更高、實(shí)時(shí)性更強(qiáng)的特點(diǎn)，更加符合實(shí)際需要。本文所做的工作可概括為以下幾個(gè)方面：
　?、籴槍?duì)檢測(cè)算法實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率的考慮，采用基于AdaBoost的方法進(jìn)行人臉檢測(cè)。為改善AdaBoost算法誤檢比較嚴(yán)重的問題，利用橢圓膚色模型進(jìn)行二次判別來減少誤檢。在 CMU數(shù)據(jù)庫和實(shí)際場(chǎng)景上的測(cè)試結(jié)果表明，該人臉檢測(cè)方法可有效降低人臉圖像的誤檢率

3、。
　?、谠趯?shí)際應(yīng)用中，人臉姿態(tài)變化較大，使得人臉左右偏轉(zhuǎn)時(shí)截取得到的人臉圖像包括較多的背景區(qū)域。針對(duì)此問題，本文采用監(jiān)督下降法(SDM)準(zhǔn)確定位到人臉49個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，然后根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算出人臉偏轉(zhuǎn)角度，并根據(jù)仿射變換函數(shù)實(shí)現(xiàn)了人臉圖像的矯正，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該矯正方法的有效性。
　?、?LBP算子直接對(duì)檢測(cè)到的整張人臉圖像進(jìn)行計(jì)算時(shí)，得到的特征不足以表征不同人之間的差異性。針對(duì)此問題，本文提出一種提取49個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)周圍的LBP