基于局部特征的人脸识别身份验证系统

发布时间：2017-03-23 22:01

  本文关键词：基于局部特征的人脸识别身份验证系统，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：生物识别技术被越来越多的应用于身份验证,人脸是身份验证中最有效的部位,它非常适用于公共场合的主动搜索,没有直接的侵犯性,因此将人脸应用在身份验证中是非常有实际意义的,对人脸识别中的技术进行实验研究是非常有价值的;目前身份验证系统中的人脸识别技术还存在着很多有待解决的问题,比如稳定性差、识别率不足、存在安全隐患等等,本文对其存在的这几项技术难点做了研究。本文针对人脸识别身份验证系统中人脸检测、活体检测、特征提取、特征匹配四个技术环节算法做了研究分析和实验。对于人脸检测环节我们选取经典的基于Adboost人脸检测算法,基于OpenCV完成该算法实验,该算法稳定性好,可以在复杂背景中检测出照片和摄像源中存在的多张人脸;检测出人脸后,就需要判断该人脸是否是活体人脸,本文介绍了当下活体检测的三个主要研究方向,并针对脸部细微动作这个研究方向,介绍了三种眨眼动作检测的方法,分析总结了三个方法的优缺点,对帧差法进行了实验结果分析,针对该方法头部和背景运动对检测结果造成干扰问题,引用别人文献中提到的统计眼睛区域内的连通数的方法。针对特征提取,本文使用SIFT和SURF两个主流的特征提取方法,对两个方法进行实验对比;得出SIFT提取信息量丰富,但是时间长;SURF提取信息量少,但是提取时间比SIFT快,且在多样本识别中SURF提取的信息量也足够丰富。针对特征匹配环节,本文对基于欧氏距离的特征匹配方法的参数选取进行了讨论分析,以Yale人脸库作为实验样本,通过大量实验对比,选取了一个特征匹配效果最好的参数;针对基于欧氏距离的特征匹配中人脸对称性造成的误匹配和传统分区域特征匹配的复杂性,本文使用了简单有效的基于分区加权特征匹配方法;由于特征匹配问题实质上就是特征对齐问题,而特征对齐问题又可转化为特征点集在人脸图像上寻找最佳覆盖的问题,粒子群优化算法是通过迭代寻求最优解,因此本文对将粒子群优化算法应用到特征配中这个问题做了基础研究:先是分析了粒子群优化算法的基本过程,然后参考论文对粒子群优化算法的基本过程和参数进行相应改进以应用在特征匹配问题中,对相关参数进行重讨论分析,该方法是人脸识别研究中特征匹配的一种新思路和手段,可以使识别率有效提高,但目前该方法在特征匹配中的应用存在收敛慢的问题。
【关键词】：生物识别 人脸识别 人脸检测 活体检测 眨眼检测 特征提取 特征匹配 粒子群优化
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 引言11
• 1.2 研究背景及意义11-12
• 1.3 人脸识别难点12-13
• 1.4 人脸识别研究现状13-16
• 1.4.1 人脸检测13-14
• 1.4.2 人脸识别14-16
• 1.5 本文工作安排16-18
• 第2章 局部特征提取与匹配18-32
• 2.1 引言18-19
• 2.2 局部特征提取19-26
• 2.2.1 局部特征特点19
• 2.2.2 SIFT特征提取19-22
• 2.2.3 SURF特征提取22-26
• 2.3 特征匹配26-27
• 2.4 基于分区加权的特征匹配27-30
• 2.4.1 子区域划分28
• 2.4.2 相似度计算28-29
• 2.4.3 实验结果与分析29-30
• 2.5 总结30-32
• 第3章 基于粒子群优化算法的特征匹配32-46
• 3.1 引言32-33
• 3.2 粒子群优化算法33-35
• 3.3 设定初始种群35-36
• 3.4 种群进化36-40
• 3.5 终止条件40-41
• 3.6 识别过程41-42
• 3.7 实验结果42-44
• 3.7.1 参数测试42-43
• 3.7.2 测试结果43-44
• 3.8 总结44-46
• 第4章 人脸识别身份验证系统反照片研究46-58
• 4.1 引言46
• 4.2 摄像源人脸检测46-52
• 4.2.1 矩形特征和积分图46-49
• 4.2.2 Adaboost学习算法49-50
• 4.2.3 实验与结果50-52
• 4.3 身份验证系统中的反照片研究52-57
• 4.3.1 反照片研究技术总结52-53
• 4.3.2 基于眨眼动作的活体检测方法53-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第5章 总结与展望58-60
• 5.1 总结58-59
• 5.2 展望59-60
• 参考文献60-62
• 作者简介62-63
• 致谢63

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本文编号：264629