基于AAM的多角度人臉識(shí)別方法研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)是生物特征識(shí)別技術(shù)的一個(gè)重要分支,由于人臉圖像可采集性強(qiáng),且人臉具有較大的差異性,因此,人臉識(shí)別具有很廣的應(yīng)用性,被廣泛應(yīng)用于公共安全、信息安全、身份認(rèn)證等領(lǐng)域。但人臉識(shí)別受角度、光照和面部表情的變化影響較大,對(duì)沒有任何約束條件下的人臉進(jìn)行識(shí)別是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的工作。目前,針對(duì)正面人臉的識(shí)別方法有很多優(yōu)秀算法,例如線性判別分析(LDA)、主成分分析(PCA)等,準(zhǔn)確率也比較高,若能從非正面人臉圖像得到正面人臉圖像,再結(jié)合優(yōu)秀

2、的正面人臉識(shí)別方法進(jìn)行識(shí)別,則能很好的提高多角度人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率。
　　 本文對(duì)多角度人臉識(shí)別的問題進(jìn)行了較為深入的分析和研究,結(jié)合主動(dòng)表觀模型(Active Appearance Model,AAM)和線性判別分析法,提出了一種新的多角度人臉識(shí)別方法:AAM—LDA多角度人臉識(shí)別方法。該方法的主要思想是:首先利用AAM方法為每個(gè)人臉從多個(gè)不同角度建立多角度模型,得到對(duì)應(yīng)的多角度表觀模型(包括形狀模型和紋理模型)；然后,對(duì)一幅輸