人脸识别算法及改进的分析.pdf

TheResearchandlmrOvementofFaceRecognitionAIgorithmADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniVersi够inPanialFulfillmentoftheRequirementsfOrtheDegreeofMasterofScienceByCuicIiSuperVisor:—shunMay,2014关于学位论文独创声明和学术诚信承诺本人向河南大学提出硕士学位申请。本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的,对所研究的课题有新的见解。据我所知,除文中特别加以说明、标注和致谢的地方外,论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括其他人为获得任何教育、科研机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。在此本人郑重承诺:所呈交的学位论文不存在舞弊作伪行为,文责自负。学位申请人(学位论文作者)签名:201么年厂月/砂日关于学位论文著作权使用授权书本人经河南大学审核批准授予硕士学位。作为学位论文的作者,本人完全了解并同意河南大学有关保留、使用学位论文的要求,即河南大学有权向国家图书馆、科研信息机构、数据收集机构和本校图书馆等提供学位论文(纸质文本和电子文本)以供公众检索、查阅。本人授权河南大学出于宣扬、展览学校学术发展和进行学术交流等目的,可以采取影印、缩印、扫描和拷贝等复制手段保存、汇编学位论文(纸质文本和电子文本)。(涉及保密内容的学位论文在解密后适用本授权书)学位获得者(学位论文作者)签名:攫蕴201P年3月f≯日学位论文指导教师签名:勘鱼!!!竺201彭年歹月/2一日摘要目前,虽然人脸识别技术越来越被人们所重视,而且国内外的研究也取得了很大的进展,但是在实际应用中,由于受到光照条件、姿态、饰物遮挡以及人脸龄变化等干扰因素的影响,以及算法性能。使得目前人脸识别技术在实际应用中还存在一些缺陷。为此,本文主要从基于全局特征的人脸识别算法和基于局部特征的人脸识别算法进行如下几个方面的研究。首先,在人脸图像与处理方面。为了消除拍摄条件对人脸识别算法的影响,需要进行人脸图像的几何、灰度归一化预处理,而人眼定位是几何归一化的基础。为此本文设计了一种基于先验知识进行人眼位置粗定位,然后通过投影峰值分析的快速人眼定位算法,实验结果表明本文所设计的快速人眼定位算法在保证了定位准确性的基础上,提高了人眼定位的速度。其次,在基于全局特征的人脸识别算法的研究方面,针对PCA人脸识别算法对所有样本进行统一训练从而导致的性能下降和人脸特征不集中的问题。基于分类的思想,通过样本的分类训练,来提高算法性能,同时由于分类可以使得人脸特征子空间中的人脸特征更加集中,测试结果表明,在PCA变换后的人脸特征子空间中,少数几个特征值较大的特征向量就可以表示绝大多数的人脸图像特征,因此减少了特征子空间的维数,提高了人脸识别算法的性能。最后,在基于局部特征的人脸识别算法的研究方面,基于Gabor变化对基于局部特征的人脸识别算法进行研究。Gabor变换同时在频域和时域上可以获得最佳局部化,在Gabor变换的系数上描述了人脸图像给定位置附近区域的灰度特征,同时具有对位置、光照不敏感的优点,在人脸的局部特征表示方面具有很大的优势。实验的结果表明,在人脸图像受到遮挡、年龄变化、姿态干扰因素的影响时,仍然具有较高的识别率。基于全局特征人脸识别算法和基于局部特征的人脸识别算法各有其优缺点和适用范围,本文在对人眼定位算法进行研究和改进的基础上,分别对全局特征的PCA人脸识别算法和基于Gabor变换的局部特征人脸识别算法进行了研究,测试的结果表明,本文所研究的人脸识别算法在识别准确性和性能方面都有一定的改进。关键词:人脸识别,人眼定位,全局特征,PCA变换,局部特征,Gabor变换ABSTRACTPresem,althou曲thereco印itiontecIlIlology,moreandmorepeopleanention,anddomesticandforeignresearchhaSalsomadegreatprogress,butinpmctical叩plications,duetothe1i曲tingconditions,anitude,accessoriesshelter锄df-aceagechangesininte疵rencefactorS,】