基于特征分割的人臉識別算法與實現(xiàn)

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1、分類號學號２０１５０４７０３０４５學校代碼１０４８８密級參訓衫ｈ‘令碩士學位論文基于特征分割的人臉識別算法與實現(xiàn)學位申請人：學科專業(yè)：控制科學與工程指導教師：答辯日期：２０１８年５月１８日ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterinEngineeringFaceRecognitionAlgorithmandImplementationBasedonFeatureSegmentationMasterCandidate：Ha

2、oLuoMajor：ControlScienceandEngineeringSupervisor：Prof.YuWeiWuhanUniversityofScienceandTechnologyWuhan,Hubei430081,P.R.ChinaMay18th,2018摘要人臉識別作為一項重要的生物識別技術(shù)，具有非接觸性，便捷性，直觀性等優(yōu)點，也是目前模式識別與人工智能領(lǐng)域內(nèi)熱門的研究課題之一。在非可控的狀態(tài)條件下，人臉識別易受各種外界因素的影響，諸如，光照，表情，遮擋等，故繼續(xù)對人臉識別技術(shù)的研究仍具有重要的理論意義與應(yīng)用價值。針對上述的問題，本文提出基于特征分割的人臉識別

3、算法與實現(xiàn)，其主要研究內(nèi)容如下：1.提出基于膚色分割與幾何特征的人臉檢測與定位。充分利用人臉圖像的彩色信息，通過比較各種色彩空間中膚色的聚類特性，最終選取YCbCr色彩空間來構(gòu)建膚色高斯模型進行人臉圖像的分割，同時融合面部幾何特征篩選出候選區(qū)域。根據(jù)人臉區(qū)域中嘴巴與眼睛的定位來驗證人臉的存在并精確定位出人臉。2.提出基于泰森多邊形特征分解的人臉特征分割。Voronoi圖根據(jù)自然科學下圖像間的相互關(guān)系，被納入到計算幾何的范疇，成為分析方法的一個重要分支，在環(huán)境，地學，資源等方面的研究中得到了大力推廣，但在圖像分割領(lǐng)域應(yīng)用的較少。為了更好地表征人臉特征，本文引入兩次Voronoi

4、圖分割，并將此算法在公共人臉圖像庫上進行測試。3.提出基于分數(shù)階傅里葉變換人臉圖像的特征提取。FrFT作為一種新興的時頻分析工具，既能實現(xiàn)傳統(tǒng)Fourier的功能，又具有普適性與靈活性。本文以分數(shù)階域中的人臉圖像作為切入點，研究了變換后幅度與相位特征互補融合進行人臉識別的可能性。設(shè)計出一種基于膚色分割與自適應(yīng)多模板匹配的人臉識別算法。首先，對膚色分割后的人臉區(qū)域利用自適應(yīng)初次匹配與二次匹配算法排除背景環(huán)境對人臉檢測的干擾同時減少匹配過程中的計算量；接著，運用LBP算子對FrFT幅相特征的互補信息進行編碼；鑒于二維圖像的高維數(shù)，最后引入2DPCA進行降維處理，并采用最近鄰分類器

5、進行分類識別。根據(jù)理論分析與仿真實驗來驗證算法的有效性與可行性。關(guān)鍵詞：人臉識別；顏色空間；泰森多邊形；模板匹配；FrFTIAbstractFacerecognitionisnotonlyakindofimportantbiologicalcharacteristicsforthemeritsofnon-contact,convenientandintuitive,butalsoisoneofthemostpopularresearchtopicsinthedomainofpatternrecognitionandartificialintelligence.Underunc

6、ontrolledconditions,whiletheaccuracyoffacerecognitionisseriouslychallengedbythevarietiesofillumination,expression,objectshelterandsoon.Therefore,ithasstillbothimportanttheorysignificanceandtremendousapplicationvaluestocontinuethestudyoffacerecognitiontechnology.Focusingontheproblemsabove,an

7、ovelfacerecognitionalgorithmandimplementationbasedonfeaturesegmentationisproposedinthispaper,themainworkofthispaperisasfollows:1.Themethodoffacedetectionandlocationbasedonskincolorsegmentationandgeometricalfeaturesispresentinthisthesis.Makingfulluseofcol