本文關(guān)鍵詞：基于局部特征的人臉識別身份驗證系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：生物識別技術(shù)被越來越多的應(yīng)用于身份驗證,人臉是身份驗證中最有效的部位,它非常適用于公共場合的主動搜索,沒有直接的侵犯性,因此將人臉應(yīng)用在身份驗證中是非常有實際意義的,對人臉識別中的技術(shù)進行實驗研究是非常有價值的;目前身份驗證系統(tǒng)中的人臉識別技術(shù)還存在著很多有待解決的問題,比如穩(wěn)定性差、識別率不足、存在安全隱患等等,本文對其存在的這幾項技術(shù)難點做了研究。本文針對人臉識別身份驗證系統(tǒng)中人臉檢測、活體檢測、特征提取、特征匹配四個技術(shù)環(huán)節(jié)算法做了研究分析和實驗。對于人臉檢測環(huán)節(jié)我們選取經(jīng)典的基于Adboost人臉檢測算法,基于OpenCV完成該算法實驗,該算法穩(wěn)定性好,可以在復(fù)雜背景中檢測出照片和攝像源中存在的多張人臉;檢測出人臉后,就需要判斷該人臉是否是活體人臉,本文介紹了當(dāng)下活體檢測的三個主要研究方向,并針對臉部細微動作這個研究方向,介紹了三種眨眼動作檢測的方法,分析總結(jié)了三個方法的優(yōu)缺點,對幀差法進行了實驗結(jié)果分析,針對該方法頭部和背景運動對檢測結(jié)果造成干擾問題,引用別人文獻中提到的統(tǒng)計眼睛區(qū)域內(nèi)的連通數(shù)的方法。針對特征提取,本文使用SIFT和SURF兩個主流的特征提取方法,對兩個方法進行實驗對比;得出SIFT提取信息量豐富,但是時間長;SURF提取信息量少,但是提取時間比SIFT快,且在多樣本識別中SURF提取的信息量也足夠豐富。針對特征匹配環(huán)節(jié),本文對基于歐氏距離的特征匹配方法的參數(shù)選取進行了討論分析,以Yale人臉庫作為實驗樣本,通過大量實驗對比,選取了一個特征匹配效果最好的參數(shù);針對基于歐氏距離的特征匹配中人臉對稱性造成的誤匹配和傳統(tǒng)分區(qū)域特征匹配的復(fù)雜性,本文使用了簡單有效的基于分區(qū)加權(quán)特征匹配方法;由于特征匹配問題實質(zhì)上就是特征對齊問題,而特征對齊問題又可轉(zhuǎn)化為特征點集在人臉圖像上尋找最佳覆蓋的問題,粒子群優(yōu)化算法是通過迭代尋求最優(yōu)解,因此本文對將粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用到特征配中這個問題做了基礎(chǔ)研究:先是分析了粒子群優(yōu)化算法的基本過程,然后參考論文對粒子群優(yōu)化算法的基本過程和參數(shù)進行相應(yīng)改進以應(yīng)用在特征匹配問題中,對相關(guān)參數(shù)進行重討論分析,該方法是人臉識別研究中特征匹配的一種新思路和手段,可以使識別率有效提高,但目前該方法在特征匹配中的應(yīng)用存在收斂慢的問題。
【關(guān)鍵詞】：生物識別 人臉識別 人臉檢測 活體檢測 眨眼檢測 特征提取 特征匹配 粒子群優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 引言11
• 1.2 研究背景及意義11-12
• 1.3 人臉識別難點12-13
• 1.4 人臉識別研究現(xiàn)狀13-16
• 1.4.1 人臉檢測13-14
• 1.4.2 人臉識別14-16
• 1.5 本文工作安排16-18
• 第2章 局部特征提取與匹配18-32
• 2.1 引言18-19
• 2.2 局部特征提取19-26
• 2.2.1 局部特征特點19
• 2.2.2 SIFT特征提取19-22
• 2.2.3 SURF特征提取22-26
• 2.3 特征匹配26-27
• 2.4 基于分區(qū)加權(quán)的特征匹配27-30
• 2.4.1 子區(qū)域劃分28
• 2.4.2 相似度計算28-29
• 2.4.3 實驗結(jié)果與分析29-30
• 2.5 總結(jié)30-32
• 第3章 基于粒子群優(yōu)化算法的特征匹配32-46
• 3.1 引言32-33
• 3.2 粒子群優(yōu)化算法33-35
• 3.3 設(shè)定初始種群35-36
• 3.4 種群進化36-40
• 3.5 終止條件40-41
• 3.6 識別過程41-42
• 3.7 實驗結(jié)果42-44
• 3.7.1 參數(shù)測試42-43
• 3.7.2 測試結(jié)果43-44
• 3.8 總結(jié)44-46
• 第4章 人臉識別身份驗證系統(tǒng)反照片研究46-58
• 4.1 引言46
• 4.2 攝像源人臉檢測46-52
• 4.2.1 矩形特征和積分圖46-49
• 4.2.2 Adaboost學(xué)習(xí)算法49-50
• 4.2.3 實驗與結(jié)果50-52
• 4.3 身份驗證系統(tǒng)中的反照片研究52-57
• 4.3.1 反照片研究技術(shù)總結(jié)52-53
• 4.3.2 基于眨眼動作的活體檢測方法53-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第5章 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 總結(jié)58-59
• 5.2 展望59-60
• 參考文獻60-62
• 作者簡介62-63
• 致謝63

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本文編號：264629