基于asm的描述性人脸特征识别研究

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1、密级桂林电子科技大学硕士学位论文题目基于ASM的描述性人脸特征识别研究（英文）DescribablefacefeaturerecognitionbasedonASM研究生学号:1108520813研究生姓名:刘双成指导教师姓名、职务:蔡晓东教授申请学位门类:工程硕士学科、专业名称:电子与通信工程提交论文日期:2014年4月论文答辩日期:2014年6月万方数据万方数据摘要摘要基于大规模人脸数据库的人脸识别问题、检索问题近年来得到计算机视觉及相关学科研究者的广泛关注和研究。现有的人脸识别系统在小规模人脸数据库、识别人脸满足系统约束条件的情况下已经

2、能满足应用的需要。但是，在大规模人脸数据库，人脸图片千差万异（如光照，遮挡，图像分辨率等）的情况下，现有系统的识别率和识别速度都远未达到应用要求。鉴于现有人脸识别算法无法满足大规模人脸识别及检索应用环境下对准确率和效率的要求，人脸数据库的粗分类、人脸的更多的特征都需要被使用。描述性人脸特征正是有着能够分类分集人脸甚至直接作为人脸识别依据的诸多优点，在本文中被研究。给一个人脸贴以描述性人脸特征标签用以描述其外观。每一个标签都可用来将大规模人脸数据库分集分类。描述性人脸特征标签如性别、脸型、肤色和人脸长宽比等。本文主要创新性工作如下：(一)将人们

3、在脑海中形成对熟悉人脸的描述具体成一个个可以通过机器学习方法自动识别的描述性人脸特征，描述性人脸特征如椭圆脸脸型、女性、戴眼镜等；(二)以人类美学中符合人们认识脸型的先验知识的脸型分类准则为基础，结合传统模式识别中人脸脸型分类方法提出一种新的基于ASM与结合人体测量学知识的K近邻算法，将人脸分为三角脸、椭圆脸、圆脸、方脸、尖下巴长脸和方圆下巴长脸的人脸脸型识别方法；(三)针对传统描述性性别特征识别算法广泛采用的全局统计方法和纹理特征对光照及图片分辨率的敏感性，提出了一种新的基于结合了ASM算法的自动发型检测算法与SVM分类器的性别分类识别方法

4、。关键词：描述性人脸特征；ASM；脸型分类；性别分类-I-万方数据AbstractAbstractInrecentyears，theproblemoffacerecognitionandretrievaloffaceinlargescalefacedatabasegettheextensiveconcernoftheresearchersoncomputervisionandrelateddisciplines.Existedfacerecognitionsystemshavebeenabletomeettheneedofpracticala

5、pplicationinsmallscalefacedatabase,andthefacesatisfyingtheconstraintconditionsofthesystem.However,inlarge-scalefacedatabase,faceimagesdifferinthousandsofways(suchasillumination,occlusion,resolution),recognitionrateandspeedofthesystemarefarfromtomeettheapplicationrequirement

6、s.Astheexistingfacerecognitionalgorithmscannotmeettherequirementsoflarge-scalefacerecognitionandretrievalapplicationforaccuracyandefficiency,morecharacteristicofface,roughclassificationforfacedatabaseareneededtobeused.Describablefacefeaturethatiscapableofclassifyingfaceeven

7、beingafeatureuseddirectlyinfacerecognition,arestudiedinthispaper.Describablefacefeaturearelabelsthatcanbegiventoanimagetodescribeitsappearance.Eachlabelcanbeusedindiversityclassificationoflarge-scalefacedatabase.Examplesofdescribablefacefeatureincludegender,age,jawshape,nos

8、esize,etc.Inthispaper,themainworkisasfollows:a)Extractingthedescribablefeatureform