基于人臉識(shí)別的身份認(rèn)證方法研究.pdf

1、該文研究了基于人臉識(shí)別的身份認(rèn)證方法,包含準(zhǔn)正面人臉認(rèn)證方法和準(zhǔn)正面人臉鑒別方法,方法中包括了人眼自動(dòng)定位與人臉圖像歸一化、小波分解與積分投影法提取人臉特征、支持向量機(jī)分類器三個(gè)主要部分.該文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有:·提出了一種在復(fù)雜背景下從灰度圖像中直接定位人眼的新算法,無需先確定人臉位置,在速度和準(zhǔn)確性方面具有良好的性能.·提出了一種在復(fù)雜背景下從彩色圖像中直接定位人眼的新算法.通過運(yùn)用膚色信息縮小檢測人眼的搜索區(qū)域,進(jìn)一步提高了人眼定位的準(zhǔn)

2、確性和速度.·提出了將小波分解后低頻子帶圖像與其灰度積分投影相結(jié)合的人臉特征提取算法.該算法兼有小波分解所提取的人臉特征容量較少、對(duì)人臉表情變化不太敏感的優(yōu)點(diǎn),以及灰度積分投影能夠較好地反映出人臉器官特征局域性的特點(diǎn),是一種更有效的人臉特征提取方法.·提出了基于活躍集迭代法的C<,3>-SVM(批)增量學(xué)習(xí)算法.對(duì)大規(guī)模分類問題,極大提高了學(xué)習(xí)速度,克服了基于最優(yōu)化直接求解方式的常規(guī)SVM學(xué)習(xí)算法速度相當(dāng)慢的缺點(diǎn).·提出了新的準(zhǔn)正面人臉