基于Fisher特征脸技术的人脸识别算法研究

 2021-12-22 09:12

论文总字数:20905字

摘 要

随着社会的不断进步与发展,信息识别与检测显得愈发重要,人们对快速高效的身份识别的要求也日益迫切。与此同时,传统的身份识别方法在社会的各个领域都显得捉襟见肘,不再具有严实的可靠性,从而被人们逐渐抛弃。近代以来,源于计算机技术和光学成像技术的长足发展,生物识别技术取得了急速的飞跃与进步。而其中最为广泛应用的,则是人脸识别技术。

本文阐述了人脸识别技术在国内外发展的现状,对常见的人脸检测识别方法进行了简要介绍,同时讨论了当今国内外常见的人脸跟踪算法的优劣得失。

本文中基于Fisher特征脸技术的人脸识别算法研究全部是在OpenCV这一开源的平台上进行的。OpenCV不仅开源,且横跨各大主流平台,十分适用于图像处理的研究,同时研究人员也已在此基础上开发了非常多的有关计算机视觉方面的通用算法,并具有丰富的开源免费既可用于科研人员研究领域也可用于商业领域的源代码。

本文是在VS2008 SP及OpenCV2.31环境下实现了视频中人脸的跟踪,并对所要识别的图片进行了预处理(光照归一、人脸对齐),通过选用Gabor特征方法提取出待测人像特征。基于Fisher特征脸实现了特征降维,对待测图片进行了识别,最后在演示程序下展现了相关应用。

关键词:人脸识别,Fisherface,OpenCV,Gabor

A STUDY BASED ON THE EIGEN FISHERFACE RESEARCH OF INTELLIGENT FACE RECOGNITION TECHNIQUE

Abstract

With social progress and development, information detection becomes more and more important especially when we need efficiently identification. At the same time, the traditional identification methods are no more applicable in most of the areas. Since modern times, due to the rapid development of optical imaging technologies and the computer science, biometric technology has made leaps and rapidly progress.Besides that,one of the most widely used new technologies, it is face recognition technology.

The paper describes the current situation of face recognition technology and introduces the development of the common face detection and recognition methods.In addition,the paper also explains the gains and losses of common domestic and foreign face recognition technique.

The eigen fisherface algorithm based on the open source OpenCV platform.OpenCV acrossed many major platforms and very suitable for the picture processing.Also, the researchers already developed a great many algorithm of computer vision.Moreover,OpenCV has a wealth of open source which are free,and can also be used for the research and business.

The paper is under VS2008 SP and OpenCV2.31 environment, achieved the video track human face, and the pretreatment (illumination normalization, face alignment), extract the analyte portrait feature by selecting Gabor method. Beyond that,the procedure achieved feature dimension reduction by the eigen fisherface algorithm and show the result by the demonstration program

KEY WORDS: Fisherface,Intelligent face recognition technique,OpenCV,Gabor

目 录

摘要 ……………………………………………………………………………………Ⅰ

Abstract ……………………………………………………………………………… Ⅱ

  1. 绪论 ………………………………………………………………………3

1.1 引言 …………………………………………………………………3

1.2 人脸识别技术的发展历程 ……………………………………………3

1.3 常见的人脸识别技术介绍 …………………………………………………4

1.3.1基于几何特征的人脸识别方法 ……………………………4

1.3.2基于相关匹配的人脸识别方法 ……………………………5

1.3.3基于统计模式的人脸识别方法 ……………………………5

1.3.4基于神经网络的人脸识别方法 ……………………………7

1.3.5基于子空间的人脸识别方法 ……………………………8

1.4 国内的人脸识别技术研究现状 ……………………………………………8

1.5 人脸识别技术商业系统现状 ………………………………………9

1.6 论文的主要研究内容 ………………………………………9

  1. 基于Fisher特征脸技术的人脸识别算法研究 …………………12

2.1 本文的研究目的和主要研究内容 …………………12

2.1.1 线性判别方法 …………………………………………………………12

2.1.2 Fisherface方法 …………………………………………………………13

2.1.3 ASM算法 ………………………………………………………………14

2.1.4 光照归一算法 …………………………………………………………14

2.1.5 Gabor特征提取 …………………………………………………………15

  1. 实验结果及分析 …………………………………………………23

3.1 实验算法结果分析 …………………………………………………23

3.2 系统实现及流程分析 …………………………………………………28

3.3 系统测试结果分析 …………………………………………………33

结论 …………………………………………………………………………………34

致谢 …………………………………………………………………………………34

参考文献(References) ……………………………………………………………35

  1. 绪 论

1.1 引言

随着社会的不断进步与发展,信息识别与检测显得愈发重要,人们对快速高效的身份识别的要求也日益迫切。与此同时,传统的身份识别方法在社会的各个领域都显得捉襟见肘,不再具有严实的可靠性,从而被人们逐渐抛弃。近代以来,源于计算机技术和光学成像技术的长足发展,生物识别技术取得了急速的飞跃与进步。而作为人类内在非常重要的一项生物特征属性,它是有着非常高的稳定特点和差异性的。于是,渐渐地有越来越多的研究人员将其视为验证身份的最理想判据。而这当中最为人所熟知并被广泛应用于各个不同情境的,则是人脸识别方法。这项技术本身也如“旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家”,逐渐成为研究领域的热点问题之一,在人机交互、身份验证、图像监控、人机交互、文体娱乐、游戏动画和多媒体等情境下有着广泛而又远大的应用空间及无限的应用想象力前景。

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