侧面人脸识别方法研究

【摘要】类似于正面人脸识别,侧面人脸识别是指通过对侧面人脸图像的处理,提取出侧面人脸的特征,并根据相应的特征匹配算法从侧面人脸图像库中识别出图像中人脸信息。侧面人脸识别技术是计算机视觉和模式识别领域中处于发展的并日趋重要的课题之一,它在安防、法律、商业等领域有广泛的使用前景和重要的实用价值。由于侧面人脸图像丢失的面部信息更多,人脸特征的特点也与正面人脸图像有所差异,因此识别方法也迥异于正面人脸识别,这使得侧面人脸识别技术的发展面临诸多难题,侧面人脸识别技术的发展需要更多的仁人志士来研究,提高其有效性、稳定性以及实用性。在搜集和分析了国内外近年来的关于正面和侧面人脸识别的文献的基础上,本文分析结合基于几何特征的侧面人脸识别技术与基于曲线拟合的侧面人脸识别技术的特点,深入探究两种方法的优缺点并在两种技术的基础上进行组合优化。本文主要工作有：(1)针对两种方法的预处理过程进行比较,得出肤色模型图像分割技术更适合基于曲线拟合的侧面人脸识别技术的结果,并活用最大类间方差图像分割技术,使其分割结果更加精确；(2)其次是比较特征提取过程,几何特征法侧面人脸识别技术的特征提取过程相对复杂,且敏感性高；而基于曲线拟合技术的侧面人脸识别方法的特征提取过程相对简单,提取过程具有高鲁棒性、稳定性和有效性。然而前者的图像预处理虽然复杂、特征提取过程也不简单,但是它的识别精度却远远高于后者,这是因为基于几何特征的侧面人脸识别技术提取的特征最能表征人脸信息,该匹配是精确匹配；而基于曲线拟合的侧面人脸识别技术则是模糊匹配,在匹配精度上它们是由浅入深。(3)据此本文提出根据级联匹配的原则,按精度逐层匹配识别：第一次匹配采用基于曲线拟合的侧面人脸识别技术对侧面人脸图像进行匹配,并把匹配结果作为第二次匹配的输入数据；第二次匹配采用几何特征法侧面人脸识别技术进行匹配,此次匹配采用上次匹配的结果作为输入。由于两次匹配精度逐层提高,同时第一次匹配可以消除大部分第二次匹配不易识别的数据,使得匹配结果更加精确。两种技术在匹配过程中有很多重复的部分,本文采取相应的技术减少了算法时间复杂度。(4)本文的实验部分包含3个内容：几何特征法侧面人脸识别实验及其结果、曲线拟合法侧面人脸识别实验及其结果和级联匹配原则侧面人脸识别实验及其结果,实验结果表明,基于级联匹配原则的侧面人脸识别算法的实用性和有效性相对于几何特征法侧面人脸识别技术和曲线拟合法侧面人脸识别技术都有显著的提升。
【作者】胡传文；
【导师】刘政怡；
【作者基本信息】安徽大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】肤色模型；Ostu；人脸区域定位；特征提取；级联匹配原则；SVM分类器；

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