本文關(guān)鍵詞：基于形狀索引特征的人臉檢測(cè)和識(shí)別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人臉識(shí)別是指根據(jù)人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù),這項(xiàng)技術(shù)在當(dāng)今社會(huì)中有著十分廣泛的應(yīng)用,例如：身份識(shí)別、視頻監(jiān)控、門禁系統(tǒng)、人臉自動(dòng)對(duì)焦、照片整理等。完整的人臉識(shí)別技術(shù)包括：人臉檢測(cè)、人臉校準(zhǔn)、特征提取和特征分類。目前,人臉識(shí)別技術(shù)已有30多年的研究歷史。但是直到今天,無(wú)約束的人臉識(shí)別仍然是十分困難的問(wèn)題。因?yàn)殡S著光照、表情、拍攝角度等的變化,同一個(gè)人的人臉會(huì)看起來(lái)十分不同。因此,研究在自然條件下的準(zhǔn)確且快速的人臉識(shí)別問(wèn)題,是一項(xiàng)既有實(shí)際意義,又有挑戰(zhàn)性的工作。 本文提出使用形狀索引特征來(lái)解決人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別中的臉部角度和表情變化問(wèn)題。本算法首先利用人臉校準(zhǔn)技術(shù)獲得臉部多個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)的位置,例如：眼角,嘴角,鼻尖等。然后以個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)為中心建立局部坐標(biāo)系。最后在這些局部坐標(biāo)系中提取特征。形狀索引特征充分利用了人臉內(nèi)部形狀結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),確保在臉部角度和表情變化時(shí),依然能夠在正確的位置上提取特征,從而提高了特征的判別力。 此外,為了在人臉檢測(cè)中使用形狀索引特征,本文提出了同時(shí)處理分類和回歸問(wèn)題的聯(lián)合層疊模型。該算法在區(qū)分人臉和非人臉區(qū)域的同時(shí),也會(huì)預(yù)測(cè)臉部各個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)的位置。它將人臉檢測(cè)和人臉校準(zhǔn)整合到同一個(gè)任務(wù)中。 本文還提出形狀索引高維特征和聯(lián)合貝葉斯模型,它們?cè)谌四樧R(shí)別任務(wù)中取得了非常高的識(shí)別率。同時(shí)為了將我們的人臉識(shí)別算法更好的應(yīng)用到實(shí)際中,我們提出了旋轉(zhuǎn)稀疏回歸算法,它在幾乎不損失精度的情況下,大幅減少了高維人臉特征在降維過(guò)程中的計(jì)算和存儲(chǔ)開銷。 我們的算法在各種數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了廣泛的測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明我們的算法能有效提高人臉檢測(cè)和識(shí)別的精度。其中,我們的人臉檢測(cè)算法在FDDB和AFW數(shù)據(jù)庫(kù)上均取得了第一名。
【關(guān)鍵詞】：人臉識(shí)別 人臉檢測(cè) 形狀索引特征 聯(lián)合層疊模型 旋轉(zhuǎn)稀疏回歸
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 人臉識(shí)別簡(jiǎn)介11-12
• 1.2 人臉識(shí)別算法流程12-14
• 1.3 人臉識(shí)別的困難14-15
• 1.4 主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)15-17
• 1.5 章節(jié)安排17-19
• 第二章 相關(guān)工作19-35
• 2.1 背景介紹：人臉檢測(cè)和識(shí)別中的特征19-24
• 2.1.1 像素灰度值特征19-20
• 2.1.2 Haar特征20-22
• 2.1.3 LBP特征22-23
• 2.1.4 LE特征23-24
• 2.2 處理臉部角度的變化24-29
• 2.2.1 基于角度不變特征的人臉識(shí)別26
• 2.2.2 基于彈性模型的人臉識(shí)別26-27
• 2.2.3 基于重建正臉圖像的人臉識(shí)別27-29
• 2.3 處理光照和表情變化29-35
• 2.3.1 去除光照29-30
• 2.3.2 子空間學(xué)習(xí)30-32
• 2.3.3 深度學(xué)習(xí)32-35
• 第三章 形狀索引特征35-45
• 3.1 形狀索引特征介紹35-39
• 3.1.1 人臉基準(zhǔn)點(diǎn)35-36
• 3.1.2 消除全局變換36-38
• 3.1.3 建立局部坐標(biāo)系38-39
• 3.2 形狀索引特征的優(yōu)勢(shì)39-42
• 3.2.1 精度優(yōu)勢(shì)40-41
• 3.2.2 速度優(yōu)勢(shì)41-42
• 3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證42-45
• 第四章 聯(lián)合層疊模型45-59
• 4.1 在人臉檢測(cè)中使用形狀索引特征46-47
• 4.1.1 簡(jiǎn)單模型46-47
• 4.1.2 簡(jiǎn)單模型的缺點(diǎn)47
• 4.2 聯(lián)合層疊模型介紹47-52
• 4.2.1 算法流程47-49
• 4.2.2 分類回歸樹49-52
• 4.2.3 后續(xù)分類器52
• 4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證52-59
• 4.3.1 和普通層疊模型的比較53-54
• 4.3.2 在FDDB數(shù)據(jù)庫(kù)上的結(jié)果54-55
• 4.3.3 在AFW數(shù)據(jù)庫(kù)上的結(jié)果55-56
• 4.3.4 在CMU-MIT數(shù)據(jù)庫(kù)上的結(jié)果56
• 4.3.5 在MALF數(shù)據(jù)庫(kù)上的結(jié)果56-57
• 4.3.6 運(yùn)行的時(shí)間和內(nèi)存開銷57-58
• 4.3.7 人臉檢測(cè)和校準(zhǔn)的結(jié)果展示58-59
• 第五章 基于形狀索引的高維特征及其運(yùn)用59-81
• 5.1 基于形狀索引特征的高緯特征60-62
• 5.1.1 如何構(gòu)建高維特征60-61
• 5.1.2 越高越好61-62
• 5.2 聯(lián)合貝葉斯模型62-69
• 5.2.1 貝葉斯模型63-64
• 5.2.2 簡(jiǎn)單聯(lián)合模型64
• 5.2.3 聯(lián)合貝葉斯模型64-66
• 5.2.4 聯(lián)合貝葉斯模型的參數(shù)估計(jì)66-69
• 5.3 旋轉(zhuǎn)稀疏回歸69-72
• 5.3.1 稀疏回歸模型70
• 5.3.2 旋轉(zhuǎn)稀疏回歸模型70-71
• 5.3.3 旋轉(zhuǎn)稀疏回歸模型的求解71
• 5.3.4 旋轉(zhuǎn)稀疏回歸模型的優(yōu)點(diǎn)71-72
• 5.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證72-78
• 5.4.1 高維特征比較實(shí)驗(yàn)72-75
• 5.4.2 聯(lián)合貝葉斯模型比較實(shí)驗(yàn)75-77
• 5.4.3 旋轉(zhuǎn)稀疏回歸模型比較實(shí)驗(yàn)77-78
• 5.4.4 在LFW數(shù)據(jù)庫(kù)上的結(jié)果78
• 5.5 小結(jié)和討論78-81
• 第六章 總結(jié)與展望81-85
• 6.1 研究工作總結(jié)81-82
• 6.2 不足和展望82-85
• 參考文獻(xiàn)85-93
• 致謝93-95
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果#@@

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1 錢鋒;;淺談人臉識(shí)別技術(shù)的現(xiàn)狀與應(yīng)用[J];信息與電腦(理論版);2009年11期

2 賈川;;淺談人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)[J];中國(guó)安防;2010年03期

3 侯鯤;賈隆嘉;王赫寧;;人臉識(shí)別技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)[J];科協(xié)論壇(下半月);2010年11期

4 何嘉銳;;淺談人臉識(shí)別技術(shù)[J];信息安全與技術(shù);2011年01期

5 傅博;;人臉識(shí)別技術(shù)在司法監(jiān)管系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];中國(guó)安防;2012年10期

6 申會(huì)堂,倪國(guó)強(qiáng),范宏深;網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的人臉識(shí)別技術(shù)及其在艦船上的應(yīng)用[J];河北科技大學(xué)學(xué)報(bào);2001年04期

7 李春明,李玉山,莊慶德,關(guān)曉丹;人臉識(shí)別技術(shù)的研究[J];河北科技大學(xué)學(xué)報(bào);2003年03期

8 何東風(fēng),凌捷;人臉識(shí)別技術(shù)綜述[J];微機(jī)發(fā)展;2003年12期

9 李斌;“人臉識(shí)別”技術(shù)在我國(guó)獲得突破[J];經(jīng)濟(jì)工作導(dǎo)刊;2003年05期

10 許國(guó)梁,呂海寶,羅武勝;用于數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)[J];儀表技術(shù)與傳感器;2004年05期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 陳霞;吳瓏;樊進(jìn);譚守標(biāo);;人臉識(shí)別技術(shù)綜述[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)第十二屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

2 張大鵬;李偉英;湯顯;陳寶峰;;基于小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別技術(shù)[A];2005年全國(guó)理論計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

3 徐茜亮;霍振龍;;人臉識(shí)別技術(shù)在礦井人員管理系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用[A];第23屆全國(guó)煤礦自動(dòng)化與信息化學(xué)術(shù)會(huì)議暨第5屆中國(guó)煤礦信息化與自動(dòng)化高層論壇論文集[C];2013年

4 孫朋;劉黨輝;肖艷青;;基于嵌入式系統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)研究進(jìn)展[A];第七屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

5 李司鐸;張錦;陳南國(guó);朱尚武;;TCM在人臉識(shí)別技術(shù)中的應(yīng)用研究[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第三分冊(cè)）[C];2009年

6 李祥寶;;人臉識(shí)別發(fā)展分析[A];中南六�。▍^(qū)）自動(dòng)化學(xué)會(huì)第24屆學(xué)術(shù)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2006年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 北京數(shù)字奧森科技有限公司 沈偉;人臉識(shí)別技術(shù)與應(yīng)用[N];計(jì)算機(jī)世界;2008年

2 陳進(jìn)文;我國(guó)人臉識(shí)別技術(shù)取得突破[N];人民郵電;2009年

3 本報(bào)記者 張懿;打拐：人臉識(shí)別技術(shù)“亮劍”[N];文匯報(bào);2011年

4 謝旭東;人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用[N];人民日?qǐng)?bào);2011年

5 記者 侯鐵中;視頻監(jiān)控人臉識(shí)別技術(shù)獲新進(jìn)展[N];科技日?qǐng)?bào);2013年

6 本報(bào)記者 孫奇茹;“87后”研出全球最精準(zhǔn)人臉識(shí)別技術(shù)[N];北京日?qǐng)?bào);2014年

7 本報(bào)記者 單憬崗 通訊員 張舒童 王曉燕;便民服務(wù)，，�？诟母镞M(jìn)行時(shí)……[N];海南日?qǐng)?bào);2014年

8 記者 張亦筑;我市在人臉識(shí)別技術(shù)上取得重大突破[N];重慶日?qǐng)?bào);2014年

9 盧旭成;“傻瓜化”的人臉識(shí)別技術(shù)[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2008年

10 光明;人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用奧運(yùn)開幕式[N];中國(guó)改革報(bào);2008年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉小華;人臉識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用研究[D];吉林大學(xué);2005年

2 許高鳳;人臉識(shí)別技術(shù)及其在場(chǎng)館門禁系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

3 朱長(zhǎng)仁;復(fù)雜背景下的多姿態(tài)人臉識(shí)別技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2001年

4 周德龍;人臉識(shí)別技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2000年

5 劉小軍;人臉識(shí)別技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所;2001年

6 蘇宏濤;基于統(tǒng)計(jì)特征的人臉識(shí)別技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2004年

7 廖頻;基于統(tǒng)一概率模型的人臉識(shí)別技術(shù)[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所）;2003年

8 劉曉山;光照變化條件下人臉識(shí)別技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2011年

9 李外云;基于ARM架構(gòu)的嵌入式人臉識(shí)別技術(shù)研究[D];華東師范大學(xué);2008年

10 張忠波;復(fù)雜背景下人臉的檢測(cè)與識(shí)別[D];吉林大學(xué);2005年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 馮振華;人臉識(shí)別技術(shù)[D];江南大學(xué);2009年

2 王娟;人臉識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用[D];中南民族大學(xué);2009年

3 李世兵;人臉識(shí)別技術(shù)及其在汽車防盜中的應(yīng)用[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

4 李璇;基于人臉識(shí)別技術(shù)的存取控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];中南大學(xué);2005年

5 王春紅;人臉識(shí)別技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2004年

6 阮揆;人臉識(shí)別技術(shù)的研究與應(yīng)用[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

7 王海炳;人臉識(shí)別技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];武漢理工大學(xué);2008年

8 洪洋;基于人臉識(shí)別技術(shù)的門禁系統(tǒng)及其嵌入式實(shí)現(xiàn)[D];大連海事大學(xué);2012年

9 劉西富;基于視頻監(jiān)控的人臉識(shí)別技術(shù)[D];重慶大學(xué);2008年

10 姚建;人臉識(shí)別技術(shù)研究[D];蘇州大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：基于形狀索引特征的人臉檢測(cè)和識(shí)別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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