基于知識(shí)的人臉檢測(cè)與人臉識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、人臉自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是生物特征識(shí)別技術(shù)的重要組成部分,是計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別領(lǐng)域中非?；钴S的課題.它主要包括人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別兩方面內(nèi)容.該文對(duì)灰度圖像中正面人臉的實(shí)時(shí)檢測(cè)和識(shí)別問題進(jìn)行了詳細(xì)研究,并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)人臉自動(dòng)識(shí)別仿真系統(tǒng).在人臉檢測(cè)方面,該文詳細(xì)研究了基于知識(shí)的人臉檢測(cè)算法.為滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的需要,該文將一種灰度區(qū)域特征的快速計(jì)算方法棗積分圖算法引入到基于知識(shí)的人臉檢測(cè)中.從而在不降低檢測(cè)精度的情況下,使檢測(cè)的時(shí)間復(fù)雜度由O(n5)

2、降低到O(n3),縮短了人臉檢測(cè)的時(shí)間.另外,該文將基于知識(shí)的方法中的器官分塊策略引入到基于支持向量機(jī)的人臉檢測(cè)方法中,將各子塊像素的統(tǒng)計(jì)量作為人臉特征,輸入到SVM中.通過(guò)SVM對(duì)大量人臉與非人臉樣本的學(xué)習(xí),自動(dòng)產(chǎn)生人臉知識(shí),一定程度上提高了人臉檢測(cè)的精度.人臉識(shí)別方面,該文對(duì)在人臉識(shí)別中廣泛應(yīng)用的隱馬爾可夫模型(HMM)的原理進(jìn)行了介紹.在此基礎(chǔ)上,研究了基于HMM的人臉識(shí)別方法,探討了人臉HMM模型的建立及訓(xùn)練過(guò)程,并在該文的仿真

3、系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了該方法.最后對(duì)人臉自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn).該系統(tǒng)中主要包括了視頻圖像輸入模塊,人臉檢測(cè)模塊和人臉識(shí)別模塊.同時(shí)對(duì)整個(gè)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)在具有復(fù)雜背景的室內(nèi)環(huán)境下進(jìn)行了實(shí)驗(yàn).在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,提出了一種人臉自動(dòng)建庫(kù)方法.克服了傳統(tǒng)的建庫(kù)方法一般采用手工裁減來(lái)獲得人臉圖片的不足.在實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,對(duì)背景中的人臉進(jìn)行自動(dòng)分割,提高了建庫(kù)的效率并基本統(tǒng)一了人臉圖像的規(guī)格.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在光線沒有強(qiáng)烈對(duì)比的室內(nèi)環(huán)境中,系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性和