基于形状索引特征的人脸检测和识别

发布时间：2017-05-21 18:29

  本文关键词：基于形状索引特征的人脸检测和识别，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：人脸识别是指根据人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,这项技术在当今社会中有着十分广泛的应用,例如：身份识别、视频监控、门禁系统、人脸自动对焦、照片整理等。完整的人脸识别技术包括：人脸检测、人脸校准、特征提取和特征分类。目前,人脸识别技术已有30多年的研究历史。但是直到今天,无约束的人脸识别仍然是十分困难的问题。因为随着光照、表情、拍摄角度等的变化,同一个人的人脸会看起来十分不同。因此,研究在自然条件下的准确且快速的人脸识别问题,是一项既有实际意义,又有挑战性的工作。 本文提出使用形状索引特征来解决人脸检测和人脸识别中的脸部角度和表情变化问题。本算法首先利用人脸校准技术获得脸部多个基准点的位置,例如：眼角,嘴角,鼻尖等。然后以个基准点为中心建立局部坐标系。最后在这些局部坐标系中提取特征。形状索引特征充分利用了人脸内部形状结构的特点,确保在脸部角度和表情变化时,依然能够在正确的位置上提取特征,从而提高了特征的判别力。 此外,为了在人脸检测中使用形状索引特征,本文提出了同时处理分类和回归问题的联合层叠模型。该算法在区分人脸和非人脸区域的同时,也会预测脸部各个基准点的位置。它将人脸检测和人脸校准整合到同一个任务中。 本文还提出形状索引高维特征和联合贝叶斯模型,它们在人脸识别任务中取得了非常高的识别率。同时为了将我们的人脸识别算法更好的应用到实际中,我们提出了旋转稀疏回归算法,它在几乎不损失精度的情况下,大幅减少了高维人脸特征在降维过程中的计算和存储开销。 我们的算法在各种数据库进行了广泛的测试,实验结果均表明我们的算法能有效提高人脸检测和识别的精度。其中,我们的人脸检测算法在FDDB和AFW数据库上均取得了第一名。
【关键词】：人脸识别 人脸检测 形状索引特征 联合层叠模型 旋转稀疏回归
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 目录8-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 人脸识别简介11-12
• 1.2 人脸识别算法流程12-14
• 1.3 人脸识别的困难14-15
• 1.4 主要工作和创新点15-17
• 1.5 章节安排17-19
• 第二章 相关工作19-35
• 2.1 背景介绍：人脸检测和识别中的特征19-24
• 2.1.1 像素灰度值特征19-20
• 2.1.2 Haar特征20-22
• 2.1.3 LBP特征22-23
• 2.1.4 LE特征23-24
• 2.2 处理脸部角度的变化24-29
• 2.2.1 基于角度不变特征的人脸识别26
• 2.2.2 基于弹性模型的人脸识别26-27
• 2.2.3 基于重建正脸图像的人脸识别27-29
• 2.3 处理光照和表情变化29-35
• 2.3.1 去除光照29-30
• 2.3.2 子空间学习30-32
• 2.3.3 深度学习32-35
• 第三章 形状索引特征35-45
• 3.1 形状索引特征介绍35-39
• 3.1.1 人脸基准点35-36
• 3.1.2 消除全局变换36-38
• 3.1.3 建立局部坐标系38-39
• 3.2 形状索引特征的优势39-42
• 3.2.1 精度优势40-41
• 3.2.2 速度优势41-42
• 3.3 实验验证42-45
• 第四章 联合层叠模型45-59
• 4.1 在人脸检测中使用形状索引特征46-47
• 4.1.1 简单模型46-47
• 4.1.2 简单模型的缺点47
• 4.2 联合层叠模型介绍47-52
• 4.2.1 算法流程47-49
• 4.2.2 分类回归树49-52
• 4.2.3 后续分类器52
• 4.3 实验验证52-59
• 4.3.1 和普通层叠模型的比较53-54
• 4.3.2 在FDDB数据库上的结果54-55
• 4.3.3 在AFW数据库上的结果55-56
• 4.3.4 在CMU-MIT数据库上的结果56
• 4.3.5 在MALF数据库上的结果56-57
• 4.3.6 运行的时间和内存开销57-58
• 4.3.7 人脸检测和校准的结果展示58-59
• 第五章 基于形状索引的高维特征及其运用59-81
• 5.1 基于形状索引特征的高纬特征60-62
• 5.1.1 如何构建高维特征60-61
• 5.1.2 越高越好61-62
• 5.2 联合贝叶斯模型62-69
• 5.2.1 贝叶斯模型63-64
• 5.2.2 简单联合模型64
• 5.2.3 联合贝叶斯模型64-66
• 5.2.4 联合贝叶斯模型的参数估计66-69
• 5.3 旋转稀疏回归69-72
• 5.3.1 稀疏回归模型70
• 5.3.2 旋转稀疏回归模型70-71
• 5.3.3 旋转稀疏回归模型的求解71
• 5.3.4 旋转稀疏回归模型的优点71-72
• 5.4 实验验证72-78
• 5.4.1 高维特征比较实验72-75
• 5.4.2 联合贝叶斯模型比较实验75-77
• 5.4.3 旋转稀疏回归模型比较实验77-78
• 5.4.4 在LFW数据库上的结果78
• 5.5 小结和讨论78-81
• 第六章 总结与展望81-85
• 6.1 研究工作总结81-82
• 6.2 不足和展望82-85
• 参考文献85-93
• 致谢93-95
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果#@@

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 钱锋;;浅谈人脸识别技术的现状与应用[J];信息与电脑(理论版);2009年11期

2 贾川;;浅谈人脸识别技术应用及发展趋势[J];中国安防;2010年03期

3 侯鲲;贾隆嘉;王赫宁;;人脸识别技术的现状和发展趋势[J];科协论坛(下半月);2010年11期

4 何嘉锐;;浅谈人脸识别技术[J];信息安全与技术;2011年01期

5 傅博;;人脸识别技术在司法监管系统中的应用[J];中国安防;2012年10期

6 申会堂,倪国强,范宏深;网络时代的人脸识别技术及其在舰船上的应用[J];河北科技大学学报;2001年04期

7 李春明,李玉山,庄庆德,关晓丹;人脸识别技术的研究[J];河北科技大学学报;2003年03期

8 何东风,凌捷;人脸识别技术综述[J];微机发展;2003年12期

9 李斌;“人脸识别”技术在我国获得突破[J];经济工作导刊;2003年05期

10 许国梁,吕海宝,罗武胜;用于数字视频监控系统的人脸识别技术[J];仪表技术与传感器;2004年05期

中国重要会议论文全文数据库 前6条

1 陈霞;吴珑;樊进;谭守标;;人脸识别技术综述[A];中国仪器仪表学会第十二届青年学术会议论文集[C];2010年

2 张大鹏;李伟英;汤显;陈宝峰;;基于小波和神经网络的人脸识别技术[A];2005年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2005年

3 徐茜亮;霍振龙;;人脸识别技术在矿井人员管理系统中的研究与应用[A];第23届全国煤矿自动化与信息化学术会议暨第5届中国煤矿信息化与自动化高层论坛论文集[C];2013年

4 孙朋;刘党辉;肖艳青;;基于嵌入式系统的人脸识别技术研究进展[A];第七届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2009年

5 李司铎;张锦;陈南国;朱尚武;;TCM在人脸识别技术中的应用研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第三分册）[C];2009年

6 李祥宝;;人脸识别发展分析[A];中南六省（区）自动化学会第24届学术年会会议论文集[C];2006年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 北京数字奥森科技有限公司 沈伟;人脸识别技术与应用[N];计算机世界;2008年

2 陈进文;我国人脸识别技术取得突破[N];人民邮电;2009年

3 本报记者 张懿;打拐：人脸识别技术“亮剑”[N];文汇报;2011年

4 谢旭东;人脸识别技术的应用[N];人民日报;2011年

5 记者 侯铁中;视频监控人脸识别技术获新进展[N];科技日报;2013年

6 本报记者 孙奇茹;“87后”研出全球最精准人脸识别技术[N];北京日报;2014年

7 本报记者 单憬岗 通讯员 张舒童 王晓燕;便民服务，，海口改革进行时……[N];海南日报;2014年

8 记者 张亦筑;我市在人脸识别技术上取得重大突破[N];重庆日报;2014年

9 卢旭成;“傻瓜化”的人脸识别技术[N];中国计算机报;2008年

10 光明;人脸识别技术应用奥运开幕式[N];中国改革报;2008年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 刘小华;人脸识别技术及其应用研究[D];吉林大学;2005年

2 许高凤;人脸识别技术及其在场馆门禁系统中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2009年

3 朱长仁;复杂背景下的多姿态人脸识别技术研究[D];国防科学技术大学;2001年

4 周德龙;人脸识别技术研究[D];西北工业大学;2000年

5 刘小军;人脸识别技术研究[D];中国科学院电子学研究所;2001年

6 苏宏涛;基于统计特征的人脸识别技术研究[D];西北工业大学;2004年

7 廖频;基于统一概率模型的人脸识别技术[D];中国科学院研究生院（计算技术研究所）;2003年

8 刘晓山;光照变化条件下人脸识别技术研究[D];华南理工大学;2011年

9 李外云;基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究[D];华东师范大学;2008年

10 张忠波;复杂背景下人脸的检测与识别[D];吉林大学;2005年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 冯振华;人脸识别技术[D];江南大学;2009年

2 王娟;人脸识别技术及其应用[D];中南民族大学;2009年

3 李世兵;人脸识别技术及其在汽车防盗中的应用[D];合肥工业大学;2010年

4 李璇;基于人脸识别技术的存取控制系统的设计与实现[D];中南大学;2005年

5 王春红;人脸识别技术研究[D];南京理工大学;2004年

6 阮揆;人脸识别技术的研究与应用[D];国防科学技术大学;2006年

7 王海炳;人脸识别技术研究与实现[D];武汉理工大学;2008年

8 洪洋;基于人脸识别技术的门禁系统及其嵌入式实现[D];大连海事大学;2012年

9 刘西富;基于视频监控的人脸识别技术[D];重庆大学;2008年

10 姚建;人脸识别技术研究[D];苏州大学;2009年

  本文关键词：基于形状索引特征的人脸检测和识别，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：384498