基于彈性圖匹配法的人臉識(shí)別算法研究.pdf

1、人臉識(shí)別作為一種重要的生物特征識(shí)別技術(shù)，涉及到模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理以及認(rèn)知科學(xué)等多個(gè)前沿學(xué)科知識(shí)，在公共安全以及信息安全領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。當(dāng)前主流的人臉識(shí)別方法分為兩大類：基于統(tǒng)計(jì)特征的算法和基于幾何特征的算法。前者將人臉區(qū)域作為整體輸入到識(shí)別系統(tǒng)中，以尋求最佳匹配。基于子空間的識(shí)別方法是這類算法的代表，該算法的思想是將人臉圖像進(jìn)行降維處理，投射到低維空間進(jìn)行識(shí)別。而基于幾何特征的算法則是提取人臉特征點(diǎn)信息，通過匹配特征信息來

2、進(jìn)行識(shí)別，代表方法有彈性圖匹配法（EBGM），該算法利用人臉的基準(zhǔn)特征點(diǎn)構(gòu)造拓?fù)鋱D，使其能夠符合人臉的幾何特征，進(jìn)而獲取人臉關(guān)鍵點(diǎn)的特征值進(jìn)行匹配。本文對(duì)彈性圖匹配法(EBGM)進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容包括： ⑴綜述了人臉識(shí)別技術(shù)的歷史和現(xiàn)狀，詳細(xì)總結(jié)了當(dāng)前主流的人臉識(shí)別算法，并逐個(gè)分析了這些算法的優(yōu)缺點(diǎn)。 ⑵詳細(xì)地描述了EBGM算法思想，介紹了Gabor濾波器的特性及其在EBGM算法中的應(yīng)用；闡述了特征點(diǎn)的概念、特征點(diǎn)的定

3、位方法、人臉束圖的提取方法以及如何提取以及比較人臉圖。 ⑶通過分析EBGM算法中的特征點(diǎn)定位方法，針對(duì)精確估算特征點(diǎn)位置時(shí)所采用方法的不足，提出了平均定位法：當(dāng)選取最佳匹配點(diǎn)時(shí)，不是采用模板圖中最優(yōu)的估算結(jié)果，而是選取所有模板圖估算結(jié)果的平均值。 ⑷EBGM算法在計(jì)算人臉特征點(diǎn)的相似度時(shí)，認(rèn)為每個(gè)Gabor小波系數(shù)對(duì)結(jié)果的影響是相同的，從而給予所有系數(shù)同等權(quán)重，但實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明情況并非如此。本文充分挖掘人臉頻率分布的統(tǒng)計(jì)特