基于PCA的人脸识别研究(看)

南京理工大学硕士学位论文基于PCA的人脸识别研究姓名：周涛申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：朱近20040701基于PCA的人脸识别研究作者：周涛学位授予单位：南京理工大学相似文献(10条)1.学位论文杜波人脸识别中光照预处理方法研究2005人脸识别是图像分析和理解领域中最成功的应用之一，近年来得到了迅速的发展，但是阻碍人脸识别技术应用到实际中的瓶颈之一——光照问题，一直没能得到很好的解决。目前，解决光照问题的预处理方法主要有两大类：基于模型的方法和基于图像处理技术的方法。其中，前者往往从成像模型出发，试图估计光照或对图像进行重新打光，因此在理论上更加完善，但往往因为约束条件过强而不能很好的使用：而后者尽管仅仅从图像灰度变换的角度处理，但却以其简单有效性在实用中得到了更多的重视。从实用的角度出发，本文重点研究了基于图像处理技术的光照预处理方法，取得了以下研究结果：1．提出了一种对数边缘图的光照预处理方法，在CMU-PIE光照人脸图像数据库上取得了良好的效果；2．分析了现有文献中验证光照预处理方法性能的方案，发现现有的多数方案具有严重的缺陷，难以真正验证不同预处理方法的有效性，本文以CMU-PIE、FERET、CAS-PEAL等多个人脸库为基础，提出了一种更为完备的验证方案；3．基于上述验证方案，本文研究并对比分析了直方图均衡化、直方图规定化、Gamma灰度校正、自商图像、相位图、相对梯度、对数边缘图等预处理方法。基于本文提出的验证方案，对上述光照预处理方法进行对比实验分析，我们得出了三个重要结论：1．某些光照预处理方法的通用性能很差，因此，需要选择多种光照图像库来验证预处理算法在处理光照问题方面的通用能力；2．尽管多数光照预处理方法对包含光照变化的图像数据库有良好的效果，但部分光照预处理方法对没有光照变化的人脸图像的识别反而有负面影响，因此，在考察光照预处理方法处理光照变化图像的性能的同时，还要考察其对没有光照变化的图像的处理效果；3．某些光照预处理方法与不同的识别算法结合呈现出很大的性能差异，因此对比光照预处理技术时，还需验证它们对不同识别算法的适应能力。上述结论不仅对研究光照预处理方法具有重要的参考价值，还对设计光照预处理算法，用于实际的人脸识别应用系统具有重要的参考价值。2.学位论文丁勇基于小波变换的正则化人脸预处理和演化人脸识别2007人脸识别研究起源于众多科技工作者追求计算机人性化的美好构想，目标是赋予计算机根据人脸自发辨别人物身份的能力，具有极其重要的科学意义和非常巨大的应用价值。人脸识别作为一个科学问题，是一个典型的图像处理、模式分析、理解与分类计算问题，涉及模式识别、自然与演化计算、计算机视觉、智能人机交互、图形学、认知科学等多个学科。作为生物信息识别关键技术之一的人脸识别技术在国家安全、公共安全、信息安全、金融等多种领域具有巨大的应用前景。经过三十多年的发展，人脸识别技术取得了长足的进步，目前最好的人脸识别系统在理想情况下已经能够取得可以被研究人员接受的识别性能，但众多人脸识别系统理论、应用研究、开发、市场工作者和用户的测试和实践经验表明：非理想条件下(包括多种变化因素影响下)的人脸识别仍未较成熟。要开发出真正广泛应用于市场的鲁棒、实用的人脸识别应用系统还需要解决大量的理论和应用技术问题，尤其需要研究核心问题：(1)作为实际应用识别必要前提条件的人脸关键特征检测和精确定位；(2)人脸预处理和高效鲁棒的人脸特征描述识别算法。本文重点探讨了人脸识别中的上述核心问题之一：人脸预处理和高效鲁棒的人脸特征描述识别算法。本文的主要研究工作包括如下几个方面：1．总结了现有的主要人脸图像数据库的情况，讨论了人脸识别领域目前仍面临的重要开放问题之一：人脸特征描述。2．推导出了人脸预处理中的亮度归一的相对完整表达式，较详细地重新推导基于小波变换的正则化方法并将其第一次应用于人脸预处理中的降质人脸恢复，实验恢复效果在一定程度上较优于传统常用正则化方法。3．研究了Gabor小波网络人脸特征描述方法，对其进行自然演化优化，提出和实现了IOEA-GWN人脸识别新算法，实验显示在一定程度上提高了受多种变化因素影响下的人脸识别率。4．对本文人脸识别的后续工作做了分析和展望，得出结论：可以通过例如GEP等各种新型演化的方法来提高GWN优化效果从而提高人脸识别率，可启发相关和其他模式识别领域的研究者改进或创新应用于各种模式识别领域中。3.学位论文牛菓基于形变模型的三维人脸识别2008人脸识别是当前生物特征识别的热点之一，并且在信息安全、视频控制、视频跟踪、人机互换、执法司法等领域有着广泛的应用前景。目前人脸识别主要集中在二维图像方面，但是由于受到光照、姿态、表情变化等因素的影响，其识别的准确度受到很大的限制。从二维识别发展到三维识别是一个必然的过程。目前为止，三维人脸识别还处于发展阶段。三维人脸模型具有比二维人脸图像更丰富的信息，而且三维识别还具有唯一性，利用三维人脸模型是解决目前人脸问题的有效方法之一。基于三维模型的人脸识别也正成为当前的研究热点。本文主要研究基于三维形变模型的人脸识别问题。在对三维原型人脸数据预处理的基础上，建立原型人脸库；通过三维人脸数据建立参数模型，参数模型的建立涉及原型人脸数据的获取和对应关系的建立，模型匹配涉及光照模型、摄像机标定与数据优化问题；最后通过有效的识别算法完成识别。本文的主要工作有：三维人脸数据的预处理方面，研究和分析了基于光流及其改进方法的对应算法对对原始数据进行了预处理，建立原型人脸数据库。三维人脸重建方面，用一幅人脸图像重建其对应的三维人脸模型，对其重建过程，本文分为模型建立、形状投影和纹理影射三个部分。利用PCA求得模型基元，形状投影基于摄像机模型，将三维数据很好的与二维对应，而纹理影射，根据前面已经与形状信息有很好的配准关系，辅以一定的仿射变换，可获得好的影射效果。三维人脸模型匹配方面，在模型匹配过程中，利用最大后验概率求目标函数。通过实验验证了优化效果。我们在对优化算法的重新推导过程中，得出了形变模型在映射后是非线性的结论，在许多文献里都假定它是线性的来做优化算法。这里根据形变模型映射后的非线性结果来做优化算法，提高了算法的准确性。最后提出了一种改进方法，并给出详细的步骤。三维人脸识别方面，对现有的识别算法做了深入的分析和比较，采用马氏距离作为模型匹配参数空间距离的度量，并根据最近邻近距离的三维人脸识别算法来分类。三维识别是一个复杂的问题，我们这里从实际出发，提出只利用形状系数来做人脸识别，并通过实验证明是可以的。最后提出了一些算法的改进思想及方法。4.会议论文顾华.苏光大.杜成人脸识别中的眼角定位和预处理2003本文针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种自动定位眼角的方法,在人脸图像中精确定位两眼瞳孔和内外眼角等关键特征点的位置,定位准确率达到98％.眼角的自动定位能够给后续的人脸特征自动提取和识别算法研究奠定良好的基础,帮助提高人脸识别算法的识别率.并将定位结果应用到人脸图像的预处理工作,提出以两眼外眼角为基准进行归一化校正,与通常的利用两眼瞳距方法相比较,更加准确和稳定,能够取得更好的预处理效果.5.学位论文庄连生复杂光照条件下人脸识别关键算法研究2006人脸识别是图像处理和模式识别领域的一个研究热点，它涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、机器学习等多个学科领域。人脸识别和认证技术在国家安全、公安系统和城市的公共安全等方面有着十分重要的应用前景。虽然经过了近40年的发展，但是，由于人脸是非刚性物体，并容易受到光照、姿态、表情等因素的影响，要实现一个高识别率、高鲁棒性的全自动人脸识别系统仍然是一个极具挑战性的课题。本论文的研究围绕着光照问题展开，以提高人脸识别系统对光照的鲁棒性和识别率为主要目标，对人脸图像预处理、特征点定位、特征提取等关键环节展开研究，探讨光照问题的解决方法。本文的主要工作和创新点包括如下几个方面：1、研究了光照归一化问题，提出了基于全变分模型的光照预处理算法光照是影响人脸识别的主要因素之一，人脸图像因为光照条件的变化而产生的改变甚至超过由于不同个体之间差异而产生的变化。本文在对图像成像过程进行分析的基础上，根据辐照度光照模型，提出了基于全变分模型的光照预处理算法。实验表明，该算法可以有效地减少光照对人脸识别算法的影响，提高人脸识别系统的识别率和光照鲁棒性。2、研究了人脸的特征点自动定位问题，提出了复杂光照条件下鲁棒的特征点定位算法人脸特征点定位是人脸识别系统的一个关键环节，特征点定位的精度与鲁棒性直接影响着人脸识别系统的识别率和鲁棒性。主动形状模型(ASM)是一个重要特征点人脸对齐方法，但是其定位结果比较粗糙。而弹性图匹配算法则能够实现特征点的精确定位，但是其计算复杂度高，定位速度慢。本文在分析两者优缺点的基础上，提出了一种利用ASM和弹性图匹配算法实现人脸特征点的自动精确定位的方法。同时，为了克服ASM算法对光照和模型初始位置敏感的缺点，本文还提出了一种改进型的ASM算法。该算法引入了两种特征，即相位一致性特征和反射系数特征。在搜索过程中，首先利用相位一致性特征实现特征点粗定位，然后在利用反射系数来实现细定位。实验表明，改进后的ASM算法可以有效地提高特征点的定位精度和光照鲁棒性。3、研究了人脸图像的表示问题，提出了基于Gabor直方图的人脸特征提取算法有效的人脸特征描述是提高人脸识别系统识别率的关键。本文提出一种基于Gabor直方图(幅度系数直方图)的特征提取算法。与传统基于单个像素点Gabor特征的人脸表示方法相比，用Gabor直方图特征来表示人脸可以有效地克服姿态、表情对人脸识别算法的影响，提高人脸识别系统的识别率和鲁棒性。4、探讨了自动人脸识别系统的设计与测试问题本文在上述人脸识别算法研究的基础上，初步探讨了人脸识别系统设计中一些需要考虑的关键问题，给出了我们研制的人脸识别考勤系统的系统结构描述。6.学位论文王良勤人脸识别中光照预处理与识别算法的研究2008人脸识别具有主动性、非侵犯性和用户友好等许多优点，因其在安防系统、身份验证、人机交互、罪犯识别等等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和机器视觉领域的一个研究热点。人脸识别的目的是使计算机像人一样具有从一幅图像中发现是否存在人脸，以及对发现的人脸进行身份鉴别的能力。虽然人类能毫不费力地识别出人脸，但人脸识别问题是模式识别领域的一个相当困难的问题，仍然面临巨大的挑战。要使这一技术成为成熟实用的技术还有许多工作需要去做。影响人脸识别系统性能的因素很多，光照预处理算法和人脸识别算法是其中的关键和瓶颈。因此本文在对人脸识别主要算法分析研究的基础上，着重深入研究了人脸图像光照预处理算法和人脸识别算法。在光照预处理方面：讨论了现有的预处理算法，总结其优缺点。重点分析研究了基于Retinex理论的光照预处理算法，并提出了一种新的基于Retinex理论的光照预处理算法。在对光照图像进行快速预测的同时，对原图像进行增强，然后对得到的反射图像进行自适应灰度归一化作为预处理结果。实验表明，本算法预处理效果优于经典Retinex，而速度得到了很大提高。在人脸识别算法方面：介绍了主要算法，深入研究并实现了基于HMM的人脸识别算法。对传统的HMM算法存在的缺点进行了分析，并针对这些问题，进行了改进：首先是对训练算法做了改进，不同于传统方法仅利用本类样本训练，本方法还有效利用他类样本，使得改进训练后的HMM模型具有更好的识别能力；然后对识别过程做了改进，在识别中动态更新HMM模型，使得更新后的HMM模型具有更好的适应性。实验表明，改进后的HMM人脸识别算法识别率得到了有效的提高。7.学位论文李文革基于主成分分析的人脸识别2008人脸识别是生物特征识别中一个活跃的研究领域，智能人脸识别软件技术对新时期的反恐和综合安全等具有重大意义。人脸识别系统以人的脸像作为识别身份的媒介，采用计算机视觉和图像处理技术，抓住人脸的轮廓特征和局部细节特征，研究匹配和识别方法。目前已经在身份鉴别和权限控制等方面得到了