基于局部模式的人臉特征提取算法研究

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1、西南交通大學(xué)學(xué)位論文創(chuàng)新性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨立進(jìn)行研究工作所得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中作了明確的說明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。本學(xué)位論文的主要創(chuàng)新點如下：(略)西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1頁第一章緒論1．1課題的研究目的和意義在現(xiàn)代社會中，身份鑒定是保證系統(tǒng)或信息安全的重要前提，在安全場所檢測，視頻監(jiān)控，電子商務(wù)等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用前景．傳統(tǒng)的身份鑒定一般是

2、基于密碼，口令或者各種涯件。但這些信息容易丟失或者遺忘，且各種證件的攜帶也不是很方便．另外這些信息很容易被復(fù)制或者篡改，以至造成不必要的損失．作為計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域中的生物特征識別技術(shù)可以很好地解決上述問題．現(xiàn)有的生物特征技術(shù)包括入臉識別、虹膜識別、手形識別、指紋識別、掌紋識別、姿態(tài)識別、聲音識別等．雖然指紋和虹膜等技術(shù)都比較可靠，但是相對于入臉識別來說，其他生物識別基本上需要用戶的參與和配合．比如說，需要將指紋放在傳感器上，虹膜放置在采集儀前．因此入臉識別技術(shù)因其具備用戶友好性而在生物特征識別領(lǐng)域具有較大的應(yīng)用前景．1

3、．2人臉識別算法的研究現(xiàn)狀及其存在的問題目前人臉識別技術(shù)經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，取得了長足的進(jìn)步，各種算法層出不窮．一種是基于全局方法的特征提取算法，如主成分分析法(PCA)[1]，線形鑒別法(LDA)【2】，獨立分量分析法(ICA)【3】等。在此基礎(chǔ)上，研究者又提出了直接在二維圖像上操作的2D-PCA[4]，2D—LDA[5]等．這些方法都是基于全局的予空間投影方法，也就是先定義一個子空間，而后將原圖像投影到該空間上去得到一系列權(quán)重系數(shù)，這些系數(shù)即力識別所需特征．雖然全局方法取得了不錯的識別效果，但是基于局部的方法因為對姿態(tài)，表

4、情，和光照變化等不敏感而可以克服全局方法的一些弊端，因此也受到了較多的關(guān)注。代表性的算法有Pentland[6】提出的將PCA應(yīng)用在人臉的重要區(qū)域部位．類似的也有基于分塊操作的塊PCA[7]和子模式PCA[8]等．同時，應(yīng)用gabor變換理論的彈性圖匹配(ElasticBunchGraphMatching)方法也取得了較好的實驗結(jié)果。在文獻(xiàn)[9】中，作者也證明了局部方法在某些條件下要優(yōu)于全局方法．最近局部二元模式(LBP)[10，11]的算法在處理人臉的表情和光照變化方面等都有較多的應(yīng)用．而在人臉識別的研究方面，蓬井各知名大學(xué)

5、、研究所、企業(yè)研究院，如：CMU，MIT，MichiganStateUniversity(MSU)，UCLA，UniversityofMaryland(嘲D)，UniversityofWisconsin等均設(shè)立了與人臉識別相關(guān)的研究組。國內(nèi)的一些院校，如中科院的模式識別國家重點實驗室，JDL實驗室，清華西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第2頁大學(xué)，哈爾濱工業(yè)大學(xué)，上海交通大學(xué)等也在從事人臉識別的研究．而西前與人臉識別相關(guān)的期刊有IEEE中的patternrecognitionandmachineintelligence，image

6、processing，informationforensicsandsecurity等．在Elsevier中的有patternreocngition，patternrecog。Letter，computervisionandpatternrecognition等．另外一些國際性的頂級會議如ICCV，ECCV，CVPR，ICB每年都有不少的入臉識別文章發(fā)表。人臉識別系統(tǒng)目前在國家安全領(lǐng)域或者商業(yè)領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，1．娛樂領(lǐng)域：包括虛擬現(xiàn)實，人機(jī)接口和視覺游戲．該領(lǐng)域主要利用人臉識別技術(shù)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)游戲中的一些基本操作，比如鍵盤

7、輸入等。2．智能卡：主要包括駕駛員執(zhí)照，身份卡，護(hù)照等．這些傳統(tǒng)的卡類是用來驗證用戶身份的，但容易丟失并且易被偽造。如果將人臉信息植入這些卡中，即可將入臉作為”密碼’’，這樣就可避免傳統(tǒng)卡的一些弊端．3．信息安全領(lǐng)域：主要應(yīng)用在電腦系統(tǒng)登入，網(wǎng)絡(luò)入口，還有各種安全系統(tǒng)的進(jìn)入等方面。比如．我們一般情況下都是通過輸入密碼進(jìn)入開枧系統(tǒng)．褥現(xiàn)在采用人臉識別技術(shù)后，就可以直接使用攝像頭獲取人臉后進(jìn)行驗證，免去了輸入密碼等步驟．4。安防領(lǐng)域：包括視頻監(jiān)控，出入境撿測等。蠱從9l圭時間后，美國就開始大規(guī)模采用生物特征技術(shù)在機(jī)場，港口，商場等

8、地方進(jìn)行視頻監(jiān)控．而其中人臉識別技術(shù)占了重要的部分．露前相關(guān)的入臉識別產(chǎn)晶也有許多，比如BioID，CognitecSystems，和FaceIt等．在本文中，我們已經(jīng)假設(shè)人臉撿測部分已經(jīng)完成。也就是研究的對象是對于靜止圖像中的單幅人臉．一般我們將特征提取和入臉識別部分統(tǒng)稱為