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基于自动标记特征点的快速人脸识别算法

作　者: 吴娜
导　师: 牛海军
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 人脸识别 混合积分投影 特征点定位 欧式距离
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


人脸识别研究试图赋予计算机根据面孔辨别人物身份的能力,它在刑侦破案、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有广泛的应用前景。虽然人类不需要任何训练即能识别出人脸,但人脸的机器自动识别却是一个难度极大的课题。在查阅大量资料的基础上,研究了基于几何特征、模板匹配,PCA等各种人脸识别技术并详细分析其优缺点。其中基于几何特征的人脸识别方法是早期的识别方法之一,由于对几何特征提取的不准确使结果不容乐观。本文提出了一种自动标记特征点进行识别的算法。首先准确定位人脸面部的8个关键的特征点,然后计算特征点之间的8个重要的几何特征,最后用欧式距离进行识别。瞳孔定位是其它特征点定位的关键,用眼睛区域搜索算法确定眼睛窗口。通过对混合投影函数定位眼睛算法的研究,发现当瞳孔不在眼睛中心时定位不准确。本文提出一种改进的混合投影函数用于精确定位瞳孔位置。以瞳孔精确定位为前提,根据眼睛、鼻子和嘴巴之间的结构关系依次确定鼻子和嘴巴所在的区域,分别用鼻子区域的灰度分布和积分投影算法定位鼻子和嘴巴的特征点。实验表明,该算法优于传统的识别算法,识别速度快,适用于对实时要求较高的系统。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章 绪论  7-19
  1.1 课题研究背景和意义  7-8
    1.1.1 研究的背景  7
    1.1.2 研究的意义  7-8
  1.2 人脸识别研究历史与国内发展现状  8-12
    1.2.1 人脸识别研究历史  8-10
    1.2.2 国内人脸识别研究现状  10-12
  1.3 人脸识别研究的主要内容  12-14
  1.4 人脸识别研究的难点  14
  1.5 人脸作为生物识别方法的优势和不足  14-16
    1.5.1 人脸识别的技术优势  15-16
    1.5.2 人脸识别的弱点  16
  1.6 本文主要工作  16-17
  1.7 论文的组织结构  17-19
第二章 人脸识别方法综述  19-31
  2.1 静态图像的人脸识别方法  19-25
    2.1.1 基于几何特征的人脸识别方法  19-20
    2.1.2 基于模板匹配的人脸识别方法  20-21
    2.1.3 基于PCA分析的人脸识别方法  21-22
    2.1.4 SVM支持向量机法  22-23
    2.1.5 隐马尔可夫模型  23
    2.1.6 基于神经网络的方法  23-24
    2.1.7 弹性图匹配的方法  24-25
  2.2 视频序列中人脸识别方法  25-27
  2.3 三维人脸识别方法  27-28
  2.4 小结  28-31
第三章 人脸图像的预处理  31-37
  3.1 人脸图像的预处理  31-33
    3.1.1 基于仿射变换的几何矫正  31-32
    3.1.2 灰度分布正规化  32-33
  3.2 人脸识别系统的评价  33-35
    3.2.1 人脸识别系统的要求  34-35
    3.2.2 评价人脸系统的标准  35
  3.3 小结  35-37
第四章 人脸面部特征点的定位  37-53
  4.1 人脸面部区域的定位  37-44
    4.1.1 图像分割技术  37-39
    4.1.2 阈值分割  39-42
    4.1.3 自适应阈值选取  42-43
    4.1.4 人脸的面部定位  43-44
  4.2 眼睛特征点的定位  44-50
    4.2.1 眼睛窗口的定位  44-45
    4.2.2 瞳孔定位  45-50
  4.3 鼻子,嘴巴特征点的准确定位  50-51
    4.3.1 眼睛,鼻子,嘴巴之间的距离关系  50
    4.3.2 鼻子特征点的定位  50
    4.3.3 嘴巴特征点的定位  50-51
  4.4 几何特征的定义  51-52
  4.5 小结  52-53
第五章 人脸识别系统  53-57
  5.1 人脸识别系统简介  53-55
  5.2 仿真实验与结果  55-56
    5.2.1 ORL人脸图像库  55
    5.2.2 仿真实验与结果  55-56
  5.3 小结  56-57
第六章 总结与展望  57-59
  6.1 总结  57
  6.2 展望  57-59
致谢  59-61
参考文献  61-67
在读期间的研究成果  67

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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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