基于AS_R智能機(jī)器人的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究與開(kāi)發(fā).pdf

1、隨著機(jī)器人技術(shù)的飛速發(fā)展，對(duì)其智能化水平提出了更高的要求，智能化的人機(jī)交互技術(shù)受到普遍關(guān)注。本文以能力風(fēng)暴研究版智能移動(dòng)機(jī)器人(Ability Storm_Robot, AS_R)為平臺(tái)，對(duì)面向人機(jī)交互的人臉識(shí)別方法中涉及的核心技術(shù)進(jìn)行了研究，最終在機(jī)器人上構(gòu)建了完整的人臉識(shí)別系統(tǒng)。
　　本文以準(zhǔn)確和快速的人臉識(shí)別為目標(biāo)，首先將AdaBoost算法用于人臉檢測(cè)并對(duì)檢測(cè)到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后利用Gabor變換的特征提取方法構(gòu)成嵌入

2、式隱馬爾科夫模型(EHMM)的觀察序列，最后經(jīng)EHMM對(duì)人臉建模，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的人臉識(shí)別。本次設(shè)計(jì)研究具有一定的理論意義和實(shí)用價(jià)值，取得了較好成果。具體工作如下：
　　第一，利用AdaBoost算法構(gòu)建層級(jí)分類器，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高效的人臉檢測(cè)?？紤]到人臉的傾斜、旋轉(zhuǎn)、表情和光照變換等因素，選用擴(kuò)展的特征模板設(shè)計(jì)分類器，提高了檢測(cè)的正確率。同時(shí)為了保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求，逐級(jí)放大檢測(cè)窗口對(duì)圖像進(jìn)行層層篩選，提高了檢測(cè)速度。
　　第二，針對(duì)

3、檢測(cè)到的圖像存在質(zhì)量不高、背景過(guò)多的特點(diǎn)，在特征提取前，設(shè)計(jì)橢圓形Gabor變換對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到質(zhì)量較好的圖像?？紤]到EHMM的復(fù)雜程度以及傳統(tǒng)的特征提取方法存在信息冗余嚴(yán)重的問(wèn)題，利用圓形Gabor變換提取人臉關(guān)鍵特征，降低輸入特征的維數(shù)，最大程度的簡(jiǎn)化計(jì)算的復(fù)雜度。
　　第三，在機(jī)器人平臺(tái)上建立基于EHMM的人臉識(shí)別系統(tǒng)，并通過(guò)大量的反復(fù)實(shí)驗(yàn)得到識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：系統(tǒng)對(duì)人臉圖像的光照、姿態(tài)、表情變化等有較好的魯棒性