基于統(tǒng)計特征的人臉識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、人臉識別系統(tǒng)是先從視頻序列或一幅圖像中檢測出其中的人臉區(qū)域，然后提取它的特征，再通過匹配算法與人臉庫中已有模型進行匹配來得出識別結(jié)果。人臉識別系統(tǒng)的應(yīng)用效果主要受人臉特征提取方法與分類方法的影響，本文采用基于統(tǒng)計特征提取與隱馬爾可夫模型建模的人臉識別方法，來設(shè)計與實現(xiàn)一個基于視頻序列的人臉識別系統(tǒng)。具體而言，就是先對人臉圖像做分塊離散余弦變換DCT，再對變換系數(shù)矩陣作主成分分析PCA，得到的特征向量作為隱馬爾可夫模型HMM訓(xùn)練的觀察向量

2、。采用這種人臉識別方法有以下優(yōu)點：第一，這種統(tǒng)計特征提取方法是為了降低圖像的冗余以便提高特征的提取速度；第二，隱馬爾可夫模型HMM有對人臉精確建模的特點，可以保證識別的高精度；第三，基于HMM的人臉識別方法采用的是人臉二維統(tǒng)計特征，對光線、姿態(tài)、遮擋物的變化有較強的魯棒性；最后，人臉庫樣本與其模型一一對應(yīng)，人臉庫的添加/刪除操作較容易，易于維護。
　　 本課題中所研究設(shè)計的人臉識別系統(tǒng)在前期進行人臉圖像的采集與訓(xùn)練以建立一個人臉

3、庫，在識別時用來與某個人臉圖像進行匹配。系統(tǒng)對于輸入背景靜止的一段視頻序列，采用幀差分法提取其中的運動人體；然后使用Adaboost算法檢測出人臉的區(qū)域，并對此區(qū)域進行一系列的預(yù)處理操作，包括濾波去噪、二值化等；再對人臉區(qū)域進行分塊離散余弦變換，將變換后的系數(shù)矩陣作主成分分析，得到特征向量，即進行了人臉統(tǒng)計特征提?。粚⑻崛〉奶卣髯鳛殡[馬爾可夫模型HMM的觀察序列；最后將所得的觀察序列與庫中的人臉HMM模型進行匹配，即識別，從而實現(xiàn)一個基

4、于視頻序列的人臉識別系統(tǒng)。另外還對系統(tǒng)的識別效果進行測試，先使用標準庫ORL與自建庫來測試系統(tǒng)識別模塊的識別率，即以靜止圖像為輸入進行識別，以比較DCT與DCT+PCA兩種特征提取法的識別效果；再以視頻序列作為輸入，用自建庫來測試系統(tǒng)的應(yīng)用效果。實驗表明，該方法在一定場合能夠有效地分割出視頻序列中的運動人體并檢測出其中的人臉區(qū)域，當人臉庫采集所用攝像頭與最終應(yīng)用時的攝像頭相同時，或其分辨率高于訓(xùn)練樣本采集時的分辨率時能有效識別人臉，一方