人臉識別中若干關鍵問題的研究

論文摘要

自動人臉識別(AFR)研究試圖賦予計算機根據面孔辨別人物身份的能力。該研究具有重要的科學意義和巨大的套用價值。從學科建設與發展的角度看,AFR作為一個科學問題,是一個典型的圖像模式分析、理解與分類計算問題,涉及模式識別,計算機視覺,智慧型人機互動,圖形學,認知科學等多個學科。同時,作為生物特徵識別關鍵技術之一的AFR技術則在公共安全、信息安全、金融等領域具有潛在的套用前景。經過三十多年的發展,AFR技術取得了長足的進步,目前最好的AFR系統在理想情況下已經能夠取得可以接受的識別性能。但測試和實踐經驗表明:非理想條件下的人臉識別技術還遠未成熟。要開發出真正魯棒、實用的AFR套用系統還需要解決大量的關鍵問題,尤其需要研究:(1)作為識別必要前提條件的面部關鍵特徵精確定位問題;(2)高效的人臉描述特徵及其相應的高精度核心識別算法;(3)如何提高AFR系統對不可避免的配準錯誤的魯棒性問題。另外,對開發魯棒實用的AFR系統而言,研究套用系統設計層面的諸多工程技術問題同樣至關重要。以設計開發魯棒、實用的AFR系統為目標,本文重點探討了人臉識別中的上述關鍵問題。本論文的主要貢獻總結如下:1.全面綜述了人臉識別研究的歷史和現狀人臉識別研究國內外綜述文章最晚也是2000年發表的,實際綜述內容大多是1999年前的文獻情況。本文給出的AFR綜述首先探討了AFR的一般計算模型,並按照AFR發展特點,將AFR研究劃分為三個歷史階段,對每個階段研究的特點以及代表性方法進行了較為詳盡的總結,並從面部特徵自動定位、人臉表示模型、分類和識別算法三個角度對人臉識別領域的主要方法進行了分類整理。在此基礎上,結合近年來主要的人臉識別評測,對人臉識別研究的現狀進行了闡述。此外,還總結了現有的主要商業人臉識別系統以及主要的公共人臉圖像庫的情況。最後討論了人臉識別領域目前仍然面臨的主要開放問題並簡單分析了AFR領域的主要技術趨勢。2.研究了特徵精確配準問題,提出了局部紋理約束的主動表觀模型LTC-AAM面部特徵精確配準是魯棒實用的人臉識別系統的基本前提。主動形狀模型(ASM)和主動表觀模型(AAM)是目前解決該問題的主流方法。在對它們的優缺點進行綜合分析的基礎上,本文對二者進行集成,提出了一種局部紋理約束的主動表觀模型LTC-AAM。該模型的要點包括:(1)繼承了ASM的局部紋理匹配模型,並針對面部輪廓點採用了邊緣增強的局部紋理匹配模型;(2)在ASM形狀調整時引入了AAM中度量當前紋理與模型紋理匹配度的目標函式,從而將ASM形狀參數調整規範到了與AAM統一的參數最佳化框架中;(3)保留了AAM利用當前紋理預測表觀模型參數變化的啟發式參數最佳化過程。這些特點使得LTC-AAM融合了ASM局部搜尋模型、AAM紋理約束以及啟發式的參數最佳化過程,從而在較大程度上繼承了二者的優勢。實驗表明,LTC-AAM能夠更精確的定位面部關鍵特徵,為後續的人臉識別打下了良好的配準基礎。3.　研究了Gabor特徵人臉描述方法,提出了一種AdaGaDA人臉識別新方法　良好的人臉表示是魯棒高效的人臉識別算法的關鍵因素。Gabor小波因具有優良的空間局部性和方向選擇性,能夠提取圖像局部區域內多個方向的空間頻率和局部結構特徵,是一種良好的人臉描述方法。彈性圖匹配方法(EGM)和Gabor特徵Fisher判別分

人臉識別中若干關鍵問題的研究

基本介紹

論文摘要

引文格式

相關詞條

熱門詞條