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基于人脸特征提取算法的研究与应用

作　者: 廖财仙
导　师: 吴小俊
学　校: 江南大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 主动形状模型 匹配过程 相似图像 平均形状 形状轮廓点分布直方图
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


个体的生物特征信息具有很强的独特性，是区分不同个体或者是不同物种的关键信息，所以，生物特征信息通常用来作为物种聚类和个体识别的信息基础，在模式识别中具有重要的作用。人脸特征信息具有很好的易观察性，是辨别不同个体最重要的信息依据。在人体众多特征中，人脸特征信息最直接也最容易呈现在人们的视野中，人类也都是通过人脸特征信息的不同来区别不同的个体。所以，对人脸特征信息的研究在人体特征领域中占有最大的比重，与人脸有关的应用也越来越受到社会的推崇，最具代表性的就是人脸识别。而人脸特征信息的提取作为人脸识别中最为关键的技术步骤，所提取的人脸特征信息直接关系到目标对象的特征定位与匹配，因此，对人脸特征提取算法的研究具有深远的意义。本文以人脸特征为主要研究对象，深入理解并掌握一种经典的统计建模方法——主动形状模型(Active Shape Model, ASM),并对它进一步分析与研究。在对这个经典算法的再次实现过程中，认真解析算法的主要思想和不足之处，并在沿用算法的主流思想的同时，针对算法的缺陷提出改进算法，进而提高算法的鲁棒性和高效性。具体的研究工作有以下几点：(1)传统的主动形状模型（ASM）根据主成分分析获得形状主成分，再由平均形状模型对目标对象模型进行近似表达与匹配。然而，当目标对象的特征形状模型与平均形状模型相差较大时，匹配过程很难达到收敛，甚至匹配失败。因此，本文分析了传统匹配算法不足的基础上，提出了一种改进算法。这种算法从样本训练集中搜寻出与目标对象的形状模型最为接近的相似图像，并由相似图像的形状模型替代平均形状模型来进行匹配过程，这样就能避免因目标对象的特征形状模型与平均形状模型相差较大时而导致的匹配失败。(2)极坐标下形状轮廓点分布直方图（CPDH）将目标对象的轮廓信息映射到极坐标下的许多网格之中，并根据每个网格中的特征点数建立相对应的直方图，从而直方图信息直接反应了目标对象的轮廓特征信息。这种算法思想上比较容易理解，特征信息以直方图呈现也容易直接用肉眼区分辨别，此外，算法还能保持对目标的缩放及平移不变性。在轮廓特征的图像形状检索上，较CSS和FD算法有更好的检索精度。因此，本文将CPDH应用到人脸形状检索中，并用CPDH定义人脸相似图像，解决ASM模型中因目标对象的特征形状模型与平均形状模型相差较大而带来的匹配效果不理想问题。此外，针对人脸形状的椭圆性，本文也提出了CPDH的变形。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章 绪论  8-16
  1.1 课题背景及研究意义  8-10
  1.2 特征提取的发展概述  10-12
  1.3 特征提取中的特征描述  12-13
    1.3.1 几何特征  12
    1.3.2 代数特征  12-13
  1.4 本文所研究的内容  13
  1.5 论文的组织结构  13-16
第二章 特征提取的理论依据  16-26
  2.1 特征提取的一般方法  16-19
    2.1.1 基于色彩信息的方法  16
    2.1.2 基于几何形状的方法  16-17
    2.1.3 基于统计的方法  17
    2.1.4 基于先验规则的方法  17-18
    2.1.5 基于关联信息的方法  18-19
  2.2 本文所涉及的算法  19-24
    2.2.1 主成分分析  19-21
    2.2.2 轮廓点分布直方图  21-24
  2.3 本章小结  24-26
第三章 改进的主动形状模型  26-36
  3.1 引言  26
  3.2 主动形状模型  26-29
    3.2.1 对齐训练点集  27-28
    3.2.2 主成分分析  28-29
    3.2.3 灰度匹配搜索  29
  3.3 传统 ASM 模型的性能分析  29
  3.4 改进的匹配算法  29-31
  3.5 实验结果与分析  31-33
    3.5.1 对正脸目标对象的实验  31-32
    3.5.2 对侧脸目标对象的实验  32-33
  3.6 本章小结  33-36
第四章 不同特征提取方法在 ASM 中的应用与比较  36-42
  4.1 引言  36
  4.2 LPP 与 LLE 在 ASM 模型中的应用与比较  36-38
  4.3 CPDH 在 ASM 中的应用  38-39
  4.4 轮廓点分布直方图及其变形在 ASM 中的应用  39-41
    4.4.1 CPDH 定义人脸相似图像  39-40
    4.4.2 CPDH 用于侧脸到正脸的检索  40
    4.4.3 CPDH 的变形  40-41
  4.5 实验结果与分析  41-42
第五章 总结与展望  42-46
  5.1 全文内容总结  42-43
  5.2 未来工作展望  43-46
致谢  46-47
参考文献  47-51
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文  51-52
附录：作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目  52

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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