基于單視圖的多姿態(tài)人臉識別.pdf

1、人臉識別技術是利用計算機對人臉進行分析,提取人臉的有效特征來進行人臉鑒別的技術,在公共安全、數字身份認證、多媒體等領域具有重要的應用價值,受到了廣泛的重視。經過幾十年的研究,在人臉識別領域已經出現了大量的創(chuàng)造性成果,但是這些成果仍然無法完全滿足日益發(fā)展的實際應用需求。目前,對于控制配合下的人臉識別已取得了較高的識別率,但是對于非控制配合條件下,如,姿態(tài)變化情況下的人臉識別,其識別率會急劇下降。
　　目前,研究者針對多姿態(tài)的人臉識別

2、提出了以下四類解決辦法:多視角人臉識別技術、不變特征人臉識別技術、基于三維模型的人臉識別技術和基于單視圖的多姿態(tài)人臉圖像生成技術。前三種技術運用的前提是人臉數據資料足夠充分。當訓練樣本是單視圖時,有研究者用單視圖生成多姿態(tài)來擴充訓練樣本,這些生成多姿態(tài)人臉的方法存在生成精度不高的問題。
　　為了提高多姿態(tài)人臉識別中的姿態(tài)人臉生成精度,本文提出了一種局部加權平均的多姿態(tài)人臉生成算法,并利用主成分分析提取人臉特征,應用支持向量機進行多

3、姿態(tài)的人臉識別。具體的研究工作總結如下:
　　(1)本文用局部加權平均的方法,得到正面人臉與姿態(tài)人臉圖像局部特征點之間的映射函數集,采用相鄰特征點映射函數加權平均的方法獲得每個像素的形變函數,據此生成多姿態(tài)的人臉圖像,構成多姿態(tài)人臉訓練樣本庫。實驗結果表明,該算法生成的多姿態(tài)人臉與拍攝得到的多姿態(tài)人臉的峰值信噪比高,有效地提高了姿態(tài)人臉的生成精度。
　　(2)利用主成分分析提取人臉特征矢量;最后應用支持向量機實現多姿態(tài)的人臉