人臉識(shí)別的特征提取概論.ppt

《人臉識(shí)別的特征提取概論.ppt》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。

1、人臉識(shí)別的特征提取概述主要內(nèi)容1.人臉識(shí)別的意義。1.特征提取在人臉識(shí)別中的重要性。2.特征提取的各種方法簡(jiǎn)單介紹。人臉識(shí)別是人體生物認(rèn)證技術(shù)的一種，首先我們談?wù)勅梭w生物認(rèn)證技術(shù)人體生物的生物特征包括生理特征和行為特征兩大類。⑴人體的生理特征主要包括人臉、指紋、掌紋、掌形、虹膜、視網(wǎng)膜、靜脈、DNA、顱骨等，這些特征是與生俱來(lái)的，是先天形成的；⑵而行為特征包括聲紋、簽名、步態(tài)、耳形、按鍵節(jié)奏、身體氣味等，這些特征是由后天的生活環(huán)境和生活習(xí)慣決定的。這些生物特征本身固有的特點(diǎn)決定了其在生物認(rèn)證中所起的作用是不同的.生物特征識(shí)別技術(shù)(Biometrics)4為什么要做人臉識(shí)別？多學(xué)

2、科領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性難題模式識(shí)別：最典型、最困難的模式識(shí)別問(wèn)題人工智能：人類智能的基本體現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)：實(shí)現(xiàn)人眼的功能下一代人機(jī)交互讓計(jì)算機(jī)不再“熟視無(wú)睹”讓計(jì)算機(jī)具有人類的情感廣泛的應(yīng)用前景?…人臉識(shí)別相比其他生物特征識(shí)別的優(yōu)勢(shì)?…5人臉識(shí)別人臉識(shí)別是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域，是人類視覺(jué)最杰出的能力之一。雖然人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性要低于虹膜、指紋的識(shí)別，但由于它的無(wú)侵害性和對(duì)用戶最自然、最直觀的方式，使人臉識(shí)別成為最容易被接受的生物特征識(shí)別方式。人臉識(shí)別的商業(yè)前景BillGates:以人類生物特征進(jìn)行身份驗(yàn)證的生物識(shí)別技術(shù)，在今后數(shù)年內(nèi)將成為IT產(chǎn)業(yè)最為重要的技術(shù)革命人臉識(shí)別系統(tǒng)所謂人臉識(shí)別系統(tǒng)

3、，是指不需要人為干預(yù)，能夠自動(dòng)獲取人臉圖像并且辨別出其身份的系統(tǒng)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)至少要包含三個(gè)部分，即數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、人臉檢測(cè)子系統(tǒng)和人臉識(shí)別子系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)人臉識(shí)別子系統(tǒng)人臉檢測(cè)子系統(tǒng)人臉識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別結(jié)果：Heis…!人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別(1)人臉檢測(cè)（FaceDetection）人臉檢測(cè)（FaceDetection）是指在輸入圖像中確定所有人臉（如果存在）的位置、大小、位姿的過(guò)程。人臉檢測(cè)是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。(2)人臉識(shí)別人臉識(shí)別細(xì)分為兩類，一類是回答我是誰(shuí)的問(wèn)題，即辨認(rèn)（Identification），另一類是回答這個(gè)人是我嗎？即確認(rèn)（Verificat

4、ion）。顯然，用于Identification模式的識(shí)別系統(tǒng)對(duì)算法的運(yùn)算速度的要求要高于Verification模式的識(shí)別系統(tǒng)。人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別是人臉識(shí)別技術(shù)兩大理論。兩者的研究相對(duì)獨(dú)立。對(duì)于人臉識(shí)別理論中特征提取方面的算法研究非常重要，是人臉識(shí)別能否成功的關(guān)鍵。問(wèn)題的提出？1.特征提取是人臉識(shí)別中最基本的問(wèn)題之一。2.特征提取不但從原始模式信息中提取出最有利于模式分類的特征，而且極大地降低模式樣本的維數(shù)。3.特征提取是模式識(shí)別的前期工作，處理的是否得當(dāng)影響后期的成果，可謂“大軍未動(dòng)，糧草先行”所以對(duì)于人臉識(shí)別，有效的特征提取是解決問(wèn)題的關(guān)鍵之一。特征提取在一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)

5、中的地位人臉的檢測(cè)與定位人臉圖像處理特征提取特征匹配身份判決結(jié)論：特征提取在一個(gè)實(shí)際的人臉識(shí)別系統(tǒng)中也是至關(guān)重要的。特征提取的作用1.是尋找針對(duì)模式的最具鑒別性的描述，以使此類模式的特征能最大程度地區(qū)別于彼類。2.是在適當(dāng)?shù)那闆r下實(shí)現(xiàn)模式數(shù)據(jù)描述的維數(shù)壓縮，當(dāng)描述模式的原始數(shù)據(jù)空間對(duì)應(yīng)較大維數(shù)時(shí)，這一點(diǎn)會(huì)非常有意義，甚至必不可缺。特征提取要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。1.在人臉識(shí)別中存在的高維、非線性、小樣本問(wèn)題。2.如何有效地利用原圖像數(shù)據(jù)。人臉識(shí)別中特征提取的困難特征提取的主要困難(1)外貌、表情、膚色等的不同，使人臉具有模式可變性(2)光照條件變化的影響，曝光及外在光源等引起的圖像亮

6、度、對(duì)比度的不同(3)眼鏡、頭發(fā)、飾物和其它外部物體等引起面部圖像的部分遮擋(4)人臉與攝像頭之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)引起人臉姿態(tài)的多樣性(5)復(fù)雜背景對(duì)人臉目標(biāo)的干擾人臉識(shí)別特征提取的主要方法(l)基于幾何特征的方法和模板匹配方法(2)基于子空間分析的方法(3)基于小波理論的人臉識(shí)別方法(4)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法(5)基于隱馬爾可夫模型的方法(6)基于支持向量機(jī)的方法(7)基于三維模型的方法1基于幾何特征的方法和模板匹配方法1.1基于幾何特征(GcometricalFeature)的方法思想：提取人臉面部具有代表性的部位(例如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等)的相對(duì)位置和相對(duì)大小作為特征，再輔以

7、人臉輪廓的形狀信息作為特征。特點(diǎn)：容易受光照、表情、遮擋等因素的影響，穩(wěn)定性不高。1.2模板匹配方法思想：在人臉識(shí)別中，就是把數(shù)據(jù)庫(kù)的人臉圖像看作己知的模板，然后根據(jù)待識(shí)別圖像和己知模板間相關(guān)性的大小來(lái)分類。特點(diǎn)：模板匹配方法的計(jì)算量較大，而且除了光照、表情以外，圖像的平移旋轉(zhuǎn)和放縮也會(huì)嚴(yán)重影響模板匹配中互相關(guān)的計(jì)算.1.3總結(jié)1.基于幾何特征的方法和模板匹配方法一般優(yōu)于基于幾何特征的方法，但兩者對(duì)外在條件要求比較苛刻。2.一般作為其他方法的輔助方法。2基于子空間分析的方法2.1基于子空間分