人臉識別算法研究及其DSP實現(xiàn).pdf

1、人臉識別技術(shù)是近年來模式識別與機(jī)器視覺領(lǐng)域關(guān)注及研究的熱點問題。由于其利用人類臉部特征進(jìn)行識別,具有其他生物特征識別方式無可比擬的便捷性及無侵害性,在用戶登錄認(rèn)證、支付身份識別及安防監(jiān)控等眾多領(lǐng)域都有廣闊的應(yīng)用前景。人臉特征的提取容易受到光照及表情變化等眾多因素的影響,現(xiàn)有的各種方法仍然不夠完善,研究空間較大。在眾多的人臉識別方法中,基于子空間的方法受到廣大學(xué)者的親睞,特別是基于線性子空間的方法被廣泛研究,其對人臉描述能力強(qiáng)、降維效果好

2、,能夠提取人臉中較為本質(zhì)的特征。本文以研究高效的人臉識別方法并設(shè)計出有實際應(yīng)用價值的DSP人臉識別系統(tǒng)為目的,算法方面重點對線性子空間方法進(jìn)行研究。文章的主要工作內(nèi)容如下:
　　(1)研究現(xiàn)有的各類人臉識別算法,從全局信息和局部信息的角度對人臉特征進(jìn)行分析,確立了所提取的特征必須能夠從全局到局部層次化描述人臉的基本思路,并詳細(xì)分析了基于線性子空間和基于LBP的人臉識別方法。
　　(2)討論了線性鑒別分析方法(LDA)及二維形

3、式的線性鑒別分析方法(2DLDA),從數(shù)學(xué)意義上分析了傳統(tǒng)2DLDA方法存在的缺陷,提出了一種基于ULBP特征子空間的2DLDA人臉識別方法(ULBP-2DLDA)。在層次化保留住人臉有效信息的同時,利用ULBP特征進(jìn)行空間投影,得到能夠逼近2DLDA最優(yōu)的處理空間。實驗表明,該方法顯著提高了2DLDA的性能,并且對光照及表情變化有較好的魯棒性。
　　(3)設(shè)計并實現(xiàn)一個簡單有效的人臉識別系統(tǒng)。在VS2010上,利用OPENCV開

4、發(fā)視頻采集和顯示模塊,將基于ULBP-2DLDA的人臉識別方法與基于Haar特征和Adaboost級聯(lián)分類器的人臉檢測方法整合起來作為圖像處理模塊,搭建了PC上的人臉識別系統(tǒng)。
　　(4)在TDS642EVM開發(fā)平臺上,基于RF5框架建立了DSP上的視頻處理系統(tǒng)框架,然后將(3)中所述的人臉檢測及識別算法移植到該平臺上,并針對平臺上的TMS320DM642 DSP芯片的片上資源對人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,得到一個DSP上快速準(zhǔn)確的自動