基于surf的视频人脸识别系统设计

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5、■：－．，：，．ｒ；ｒ＇■－■：－／：：ｖ．Ｖ摘要基于SURF的视频人脸识别系统设计电子与通信工程钟高强指导教师：胡晓摘要目前，生物特征识别技术主要利用人体自身具有的特征，包括生理特征和行为特征来进行来对人的身份进行认证和识别，主要包括指纹、虹膜以及人脸特征。相较于指纹和虹膜，人脸识别是一种非接触性的识别技术，通过整体面部特征识别，具有更高的自然性、可接受性以及唯一性。成熟的人脸识别技术可应用于多种场合，其中，在视频监控中，利用人脸识别技术进行安防预警是一种重要的应用。本文正是提出了基于这种应用的一种实现方案。本文

6、主要研究了视频图像中，人脸检测和人脸识别两大关键问题，分别是在视频人脸图像中人脸检测对于多姿态及多光照条件下得到的人脸图像等干扰因数比较敏感；并且在人脸识别过程由于运算量大的问题导致实时性比较差，很多时候都不能满足实际的需求。针对上述问题，分别采用Viola-Jones和SURF算法。在对算法原理进行详细研究的基础上，利用VS2010和OpenCV进行系统的编程实现，对本文提出的视频图像人脸识别方案进行了验证。由于SURF特征向量是高维向量，以往算法采用基于最近邻距离的匹配算法，其匹配过程相当于高维空间中的最近邻搜索问题，计算量太大。

7、通过对一些相关的算法进行比较发现对于高维空间中的最近邻搜索问题，采用分层K-均值树和多重随机KD树具有较好的性能。因此本文在人脸图像的特征点匹配阶段采用双向FLANN匹配算法，由于FLANN特征匹配速率快，双向FLANN匹配算法通过以少量时间的代价换取匹配率的提升。对人脸识别实验平台的需求分析的过程中，该系统利用OpenCV中人脸识别相关的库函数集成了相应的图像处理的功能。最后在实现的人脸识别实验平台上，在乔治亚理工学院及实验室采集人脸数据库上进行实验，通过实验结果显示每一张图像中的人脸区域都被正确的检测出来，而人脸识别正确率为81.

8、7%。平均每张用时0.685秒。基本达到了本文提出的视频实时人脸识别系统的功能预期。关键字：人脸检测；人脸识别；SURF；OpenCV；IabstractDesignofvideofacerecognitionsyste