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基于肤色的人脸识别技术研究

作　者: 赵静
导　师: 张宝峰; 朱均超; 张吉
学　校: 天津理工大学
专　业: 控制工程
关键词: 肤色模型 人脸检测 区域分割 唇部特征 人脸识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


人脸识别是根据人脸特征对人的身份进行识别,以其可以被动进行,友好的特点,在电子商务、门禁系统、人机交互、身份证等应用领域广泛应用。自上世纪九十年代以来,人脸识别研究的文献一直是攀升的姿态。人脸检测和人脸识别是其中重要的研究方向。其主要原因在于,图像在获取的过程中受到的诸如姿态、表情、光照等因素的影响。本文对人脸识别系统的相关算法进行了深入的研究,主要的研究工作包括：1.提出了基于肤色和五官的人脸检测算法。首先研究了人脸图像预处理、色彩空间、肤色模型等相关理论。然后设计了基于肤色和五官的人脸检测系统,利用五官不同色彩在面部所占的范围对候选的矩形框进行进一步的筛选。该系统能实现快速的人脸检测,并且有较好的自适应性。2.提出了利用彩色相似度进行区域分割中的方法,充分利用了唇部肤色信息。图像中人脸由于光照的原因会出现明暗差异,本文采用颜色相似度量方法,即一种像素被唯一的分类到一种颜色类别中,不存在二意性,分割唇部效果好,并且避免了被分割成不同的颜色种类的局面。3.利用Gabor小波对分割出来的唇部进行分析。近年来,Gabor特征被认作为最有效的人脸表示方法。传统的基于Gabor特征的人脸识别是将人脸图像与多尺度、多方向的Gabor小波函数卷积之后,对Gabor幅值特征进行下采样和特征选择,然后级联这些特征构成特征空间来表示人脸。然而下采样得到的特征维数很高,从中取出有用的鉴别信息十分耗时。本文采用Gabor小波对局部唇部特征进行的特征提取,因为维数小,所以识别速度快,有很好的鲁棒性。解决了饰物遮挡的问题和年龄的问题。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-20
  1.1 生物特征识别技术  10-11
  1.2 人脸识别技术的发展和难点  11-13
    1.2.1 人脸识别技术的发展  11
    1.2.2 人脸识别的现状和应用前景  11-12
    1.2.3 人脸识别的难点  12-13
  1.3 人脸识别技术  13-18
    1.3.1 人脸检测方法  13-15
    1.3.2 人脸特征提取方法  15-17
    1.3.3 分类识别方法  17-18
  1.4 论文的主要内容及文章结构  18-20
    1.4.1 主要内容  18
    1.4.2 文章结构  18-20
第二章 人脸识别系统  20-23
  2.1 人脸识别系统  20-21
    2.1.1 人像采集模块  20-21
    2.1.2 人脸识别模块  21
    2.1.3 结果输出模块  21
  2.2 人脸识别系统的评价标准  21-22
    2.2.1 人脸识别系统的要求  21-22
    2.2.2 人脸识别系统的性能指标  22
  2.3 本章小结  22-23
第三章 基于肤色和五官的人脸检测研究  23-45
  3.1 引言  23
  3.2 色彩空间  23-28
    3.2.1 RGB色彩空间  24
    3.2.2 YIQ色彩空间  24-25
    3.2.3 HSI色彩空间  25-26
    3.2.4 HSV色彩空间  26-27
    3.2.5 YCbCr色彩空间  27-28
    3.2.6 选择色彩空间  28
  3.3 人脸图像改善  28-33
    3.3.1 几何归一化  28-31
    3.3.2 光照补偿  31
    3.3.3 图像增强  31-32
    3.3.4 形态学滤波  32-33
  3.4 肤色建模  33-35
    3.4.1 肤色模型  33-34
    3.4.2 相似度计算  34
    3.4.3 阈值分割  34-35
  3.5 人脸区域的锁定和筛选  35-38
    3.5.1 肤色区域锁定  35
    3.5.2 人脸区域筛选  35-38
  3.6 系统结果与仿真  38-43
    3.6.1 开发环境  38-39
    3.6.2 测试图像库的构成  39
    3.6.3 基于肤色和五官的人脸检测系统软件实现  39-43
    3.6.4 数据统计分析  43
  3.7 本章小结  43-45
第四章 基于唇部特征的人脸识别研究  45-58
  4.1 引言  45
  4.2 人脸唇部的分割  45-49
    4.2.1 唇部分割算法  45-47
    4.2.2 唇部有效区域  47-49
  4.3 基于Gabor小波变换的唇部特征提取  49-52
    4.3.1 引言  49
    4.3.2 Gabor滤波器  49-50
    4.3.3 唇部的Gabor特征  50-52
  4.4 唇部特征的识别  52-54
    4.4.1 引言  52-53
    4.4.2 主成分分析  53
    4.4.3 最近邻法  53-54
  4.5 实验结果与分析  54-56
    4.5.1 测试图像库的构成  54-55
    4.5.2 基于唇部特征的人脸识别系统软件实现  55-56
    4.5.3 实验数据分析  56
  4.6 本章小结  56-58
第五章 总结与展望  58-60
  5.1 总结  58
  5.2 展望  58-60
参考文献  60-65
发表论文和科研情况说明  65-66
致谢  66

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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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