基于形狀特征的人臉聚類(lèi)算法.pdf_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩58頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、人臉識(shí)別技術(shù)是一種重要的生物特征識(shí)別技術(shù),因其友好、直接等使用特點(diǎn)已廣泛應(yīng)用于安全、商業(yè)等許多領(lǐng)域。人臉識(shí)別系統(tǒng)涉及大量數(shù)據(jù)的比對(duì)操作,對(duì)于人臉數(shù)據(jù)庫(kù)較小的識(shí)別系統(tǒng),識(shí)別率和識(shí)別速度都有較大提高,基本可以滿足實(shí)際需求。然而隨著數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模的不斷增大,順序檢索策略顯得非常耗時(shí),不利于人臉識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)應(yīng)用。因此對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行有效管理和設(shè)計(jì)以提高檢索速度非常必要。
   本文將聚類(lèi)分析算法與人臉識(shí)別技術(shù)結(jié)合,根據(jù)人臉形狀特征對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中圖

2、像進(jìn)行聚類(lèi)預(yù)處理,為數(shù)據(jù)庫(kù)建立層次結(jié)構(gòu)。首先對(duì)圖像進(jìn)行人臉檢測(cè),在檢測(cè)基礎(chǔ)上提取人臉形狀特征點(diǎn),利用形狀特征對(duì)人臉圖像進(jìn)行聚類(lèi),從而將圖像庫(kù)劃分為若干小類(lèi),最后對(duì)圖像分類(lèi)結(jié)果在人臉識(shí)別系統(tǒng)的后續(xù)應(yīng)用進(jìn)行了驗(yàn)證和分析。
   本文的主要內(nèi)容如下:
   ①使用基于AdaBoost的人臉檢測(cè)算法檢測(cè)人臉,該算法具有正確率高、速度快等優(yōu)點(diǎn),適用于實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)。
   ②使用主動(dòng)形狀模型方法定位人臉形狀特征點(diǎn),提取臉形特

3、征。算法在初始定位和紋理模型兩方面進(jìn)行了改進(jìn)。提出將人臉檢測(cè)器的結(jié)果作為ASM搜索的初始位置,使用級(jí)聯(lián)ASM進(jìn)行特征點(diǎn)定位,建立二維紋理模型進(jìn)行特征點(diǎn)匹配,提高定位精度,并在計(jì)算馬氏距離過(guò)程中修剪協(xié)方差矩陣,減少計(jì)算時(shí)間。
   ③采用ISODATA動(dòng)態(tài)聚類(lèi)算法對(duì)形狀特征聚類(lèi),改進(jìn)初始聚類(lèi)中心值的選取方式,并使用Hausdorff距離衡量?jī)蓚€(gè)特征間的相似性。
   通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的方法能夠合理、穩(wěn)定地將人臉圖像分

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論