基于局部模式的人脸特征提取算法研究

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1、西南交通大学学位论文创新性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文的主要创新点如下：(略)西南交通大学硕士研究生学位论文第1页第一章绪论1．1课题的研究目的和意义在现代社会中，身份鉴定是保证系统或信息安全的重要前提，在安全场所检测，视频监控，电子商务等领域具有重要的应用前景．传统的身份鉴定一般是

2、基于密码，口令或者各种涯件。但这些信息容易丢失或者遗忘，且各种证件的携带也不是很方便．另外这些信息很容易被复制或者篡改，以至造成不必要的损失．作为计算机视觉和模式识别领域中的生物特征识别技术可以很好地解决上述问题．现有的生物特征技术包括入脸识别、虹膜识别、手形识别、指纹识别、掌纹识别、姿态识别、声音识别等．虽然指纹和虹膜等技术都比较可靠，但是相对于入脸识别来说，其他生物识别基本上需要用户的参与和配合．比如说，需要将指纹放在传感器上，虹膜放置在采集仪前．因此入脸识别技术因其具备用户友好性而在生物特征识别领域具有较大的应用前景．1

3、．2人脸识别算法的研究现状及其存在的问题目前人脸识别技术经过了几十年的发展，取得了长足的进步，各种算法层出不穷．一种是基于全局方法的特征提取算法，如主成分分析法(PCA)[1]，线形鉴别法(LDA)【2】，独立分量分析法(ICA)【3】等。在此基础上，研究者又提出了直接在二维图像上操作的2D-PCA[4]，2D—LDA[5]等．这些方法都是基于全局的予空间投影方法，也就是先定义一个子空间，而后将原图像投影到该空间上去得到一系列权重系数，这些系数即力识别所需特征．虽然全局方法取得了不错的识别效果，但是基于局部的方法因为对姿态，表

4、情，和光照变化等不敏感而可以克服全局方法的一些弊端，因此也受到了较多的关注。代表性的算法有Pentland[6】提出的将PCA应用在人脸的重要区域部位．类似的也有基于分块操作的块PCA[7]和子模式PCA[8]等．同时，应用gabor变换理论的弹性图匹配(ElasticBunchGraphMatching)方法也取得了较好的实验结果。在文献[9】中，作者也证明了局部方法在某些条件下要优于全局方法．最近局部二元模式(LBP)[10，11]的算法在处理人脸的表情和光照变化方面等都有较多的应用．而在人脸识别的研究方面，蓬井各知名大学

5、、研究所、企业研究院，如：CMU，MIT，MichiganStateUniversity(MSU)，UCLA，UniversityofMaryland(嘲D)，UniversityofWisconsin等均设立了与人脸识别相关的研究组。国内的一些院校，如中科院的模式识别国家重点实验室，JDL实验室，清华西南交通大学硕士研究生学位论文第2页大学，哈尔滨工业大学，上海交通大学等也在从事人脸识别的研究．而西前与人脸识别相关的期刊有IEEE中的patternrecognitionandmachineintelligence，image

6、processing，informationforensicsandsecurity等．在Elsevier中的有patternreocngition，patternrecog。Letter，computervisionandpatternrecognition等．另外一些国际性的顶级会议如ICCV，ECCV，CVPR，ICB每年都有不少的入脸识别文章发表。人脸识别系统目前在国家安全领域或者商业领域中都有广泛的应用，1．娱乐领域：包括虚拟现实，人机接口和视觉游戏．该领域主要利用人脸识别技术来代替传统游戏中的一些基本操作，比如键盘

7、输入等。2．智能卡：主要包括驾驶员执照，身份卡，护照等．这些传统的卡类是用来验证用户身份的，但容易丢失并且易被伪造。如果将人脸信息植入这些卡中，即可将入脸作为”密码’’，这样就可避免传统卡的一些弊端．3．信息安全领域：主要应用在电脑系统登入，网络入口，还有各种安全系统的进入等方面。比如．我们一般情况下都是通过输入密码进入开枧系统．褥现在采用人脸识别技术后，就可以直接使用摄像头获取人脸后进行验证，免去了输入密码等步骤．4。安防领域：包括视频监控，出入境捡测等。蛊从9l圭时间后，美国就开始大规模采用生物特征技术在机场，港口，商场等

8、地方进行视频监控．而其中人脸识别技术占了重要的部分．露前相关的入脸识别产晶也有许多，比如BioID，CognitecSystems，和FaceIt等．在本文中，我们已经假设人脸捡测部分已经完成。也就是研究的对象是对于静止图像中的单幅人脸．一般我们将特征提取和入脸识别部分统称为