用于大庫人臉識(shí)別的臉型分類研究.pdf

1、人臉識(shí)別是模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，在戶籍管理、國防安全等許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景。然而，隨著數(shù)據(jù)庫的增大，人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別速度會(huì)出現(xiàn)明顯的降低。因此，如何提高海量數(shù)據(jù)庫中人臉識(shí)別的識(shí)別率和識(shí)別速度，是近年來亟待解決的一個(gè)問題。 臉型是人臉中最為直接的一個(gè)特征，它的信息較為穩(wěn)定，且分類方法簡單。基于此，本文提出了一種“分集”識(shí)別方法，該方法在人臉識(shí)別前加入臉型預(yù)分類環(huán)節(jié)，將一個(gè)大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫分解為依臉型分類的若

2、干個(gè)子庫。這樣做一方面可通過分集降低后續(xù)識(shí)別處理的數(shù)據(jù)量，提高人臉識(shí)別的速度，另一方面可利用臉型特征對(duì)候選人臉集合進(jìn)行粗篩選，降低系統(tǒng)的錯(cuò)誤接受率。 為了實(shí)現(xiàn)臉型分類，本文結(jié)合生物學(xué)的方法提出了一種基于人體測(cè)量學(xué)的分類方法。在進(jìn)行臉型分類時(shí)，首先對(duì)人臉進(jìn)行檢測(cè)，接下來借助面部特征點(diǎn)定位技術(shù)提取檢測(cè)點(diǎn)，然后在此基礎(chǔ)上計(jì)算面型指數(shù)，并由此實(shí)現(xiàn)對(duì)臉型的分類。 針對(duì)其中的各個(gè)環(huán)節(jié)，本文所做的工作如下： 1)在人臉檢測(cè)中，

3、通過研究國內(nèi)外主流人臉檢測(cè)方法，采用基于AdaBoost的人臉檢測(cè)方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明檢測(cè)結(jié)果非常好。 2)在特征點(diǎn)定位這一環(huán)節(jié)中，本文充分研究國內(nèi)外面部特征點(diǎn)定位技術(shù)，并最終采用主動(dòng)表觀模型(AAM)算法，通過對(duì)人臉標(biāo)定、訓(xùn)練等步驟，測(cè)試得到結(jié)果較為理想。 3)在臉型分類環(huán)節(jié)中，由于臉型是漸變的，因此得到的面型指數(shù)呈正態(tài)分布，沒有明顯分界面。針對(duì)這個(gè)問題，本文提出了部分重疊的分類辦法，即將人臉庫分為幾個(gè)在分界面處有部分重