人脸特征提取与识别参考

《人脸特征提取与识别参考》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、实用标准文案本科生毕业设计（论文）文献综述题目：人脸特征提取与识别姓名：学号：学院：专业：年级：指导教师：（签名）系主任（或教研室主任）：（签章）精彩文档实用标准文案目录1前言12人脸特征提取与识别方法12.1基于几何特征的方法12.2基于特征脸的方法22.3局部特征分析LFA方法32.4基于弹性模型的方法42.5神经网络方法42.6其他方法53总结5致谢：6参考文献：6精彩文档实用标准文案人脸特征提取与识别1前言近年来，Internet和多媒体技术飞速发展，多媒体（包括图像、视频等）数据规模急剧膨胀。

2、为了快速、准确地找到感兴趣的图像或视频，人们提出了基于内容的图像检索(content-basedimageretrieval，简称CBIR)技术，研究让计算机对图像进行分类和检索的算法。CBIR涉及图像内容表示、相似性度量、高维索引技术等方面。[1]图像内容的表示是需要首先解决的问题。为了实现对图像内容的存取、访问和检索，MPEG-7提出了图像内容描述子的概念，例如颜色描述子、纹理描述子、形状描述子等。图像颜色内容通常用颜色直方图来表示，纹理特征以纹理模式区分图像，形状特征用于包含特定形状对象的图像检索

3、。颜色直方图（或称为颜色谱）因其简单、有效的性能而在大多数CBIR系统中得到应用，但是颜色直方图对纹理图像的检索效果不好。不同的纹理图像可能有非常相似的颜色直方图。所谓图像纹理，它反映的是图像的一种局部结构化特征，具体表现为图像像素点某邻域内像素点灰度级或者颜色的某种变化，而且这种变化是空间统计相关的，它由纹理基元和基元的排列两个要素构成。纹理分析方法有统计方法、结构方法和基于模型的方法。2人脸特征提取与识别方法人脸识别本质上是三维塑性物体二维投影图像的匹配问题，它的困难体现在：(1)人脸塑性变形(如表

4、情等)的不确定性；(2)人脸模式的多样性(如胡须、发型、眼镜、化妆等)；(3)图像获取过程中的不确定性(如光照的强度、光源方向等)。识别人脸主要依靠人脸上的特征。也就是说依据那些在不同个体上存在的较大差异而对同一个人则比较稳定的度量。由于人脸变化复杂，因此特征表述和特征提取十分困难。在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化和灰度归一化。几何归一化是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样大小，灰度归一化是指对图像进行光照补偿等处理，光照补偿能够一定程度地克服光照变化的影响而提高识

5、别率。2.1基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸干差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以作为人脸识别的重要特征。精彩文档实用标准文案几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。[2]采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重

6、要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征，但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。[3]可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是：设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板，如图2-1，图2-2所示)，定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广；二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。[4]图2-1可变形模板

7、法的眼模型图2-2可变形模板法的嘴模型基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。2.2基于特征脸的方法Turk和Pentland提出特征脸的方法，它根据一组人脸训练图像构造主元子空间，由于主元具有脸的形状，也称为特征脸(如图2-3所示)。识别时将测试图像投影到主元子空间上

8、，得到一组投影系数，和各个己知的人脸图像比较进行识别。Pentland精彩文档实用标准文案等报告了相当好的结果，在200个人的3000幅图像中得到95％的正确识别率，在FERET数据库上对150幅正面人脸象只有一个误识别。但系统在进行特征脸方法之前需要作大量预处理工作，如归一化等。图2-3Pentland得到的特征脸(主特征向量)在传统特征脸的基础上，研究者注意到特征值大的特征人脸识向量(即特征脸)并不一定是分类性能好的方向，据此发展了多种