基于局部特征的人脸识别身份验证系统

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1、Ｐ３Ｍ单位代码０１拍分类号：Ｔ：１研巧生学号Ｓ２０１３５３２１０６密级：公开ｍ巧林大学硕古学位论文学术擎位（）基于局部特征的人脸识别身份验证系统ＦａｃｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＬｏｃａｌＦｅａｔｕ巧作者姓名：马文巧专业：计巧机应用技术研究方向：计算机困像处理与虚巧现实巧导教师：钟惹湘教巧培养单位：计算机科学与技术学院２０１６年５月＊－？ｒ未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何

2、单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕古学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕古学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行硏究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究１做出重要贡献的个人和集体，均已在文中１＾＾明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

3、学位论文作者签名；Ｉ义巧日期＾：２０１６年ｙ月社日！基于局部特征的人脸识别身份验证系统FaceRecognitionSystemBasedonLocalFeature作者姓名：马文芹专业名称：计算机应用技术指导教师：钟慧湘教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月24日摘要摘要基于局部特征的人脸识别身份验证系统生物识别技术被越来越多的应用于身份验证，人脸是身份验证中最有效的部位，它非常适用于公共场合的主动搜索，没有直接的侵犯性，因此将人脸应用在身份验证中是非常有实际意义的，对人脸识别中的技术进行实验研究

4、是非常有价值的；目前身份验证系统中的人脸识别技术还存在着很多有待解决的问题，比如稳定性差、识别率不足、存在安全隐患等等，本文对其存在的这几项技术难点做了研究。本文针对人脸识别身份验证系统中人脸检测、活体检测、特征提取、特征匹配四个技术环节算法做了研究分析和实验。对于人脸检测环节我们选取经典的基于Adboost人脸检测算法，基于OpenCV完成该算法实验，该算法稳定性好，可以在复杂背景中检测出照片和摄像源中存在的多张人脸；检测出人脸后，就需要判断该人脸是否是活体人脸，本文介绍了当下活体检测的三个主要研究方向，并针对脸部细

5、微动作这个研究方向，介绍了三种眨眼动作检测的方法，分析总结了三个方法的优缺点，对帧差法进行了实验结果分析，针对该方法头部和背景运动对检测结果造成干扰问题，引用别人文献中提到的统计眼睛区域内的连通数的方法。针对特征提取，本文使用SIFT和SURF两个主流的特征提取方法，对两个方法进行实验对比；得出SIFT提取信息量丰富，但是时间长；SURF提取信息量少，但是提取时间比SIFT快，且在多样本识别中SURF提取的信息量也足够丰富。针对特征匹配环节，本文对基于欧氏距离的特征匹配方法的参数选取进行了讨论分析，以Yale人脸库作为

6、实验样本，通过大量实验对比，选取了一个特征匹配效果最好的参数；针对基于欧氏距离的特征匹配中人脸对称性造成的误匹配和传统分区域特征匹配的复杂性，本文使用了简单有效的基于分区加权特征匹配方法；由于特征匹配问题实质上就是特征对齐问题，而特征对齐问题又可转化为特征点集在人脸图像上寻找最佳覆盖的问题，粒子群优化算法是通过迭代寻求最优解，因此本文对将粒子群优化算法应用到特征配中这个问题做了基础研究:先是分析了粒子群优化算法的基本过程，然后参考论文对粒子群优化算法的基本过程和参数进行相应改进以应用在特征匹配问题中，对相关参数进行重讨

7、论分析，该方法是人脸识别研究中特征匹配的一种新思路和手段，可以I摘要使识别率有效提高，但目前该方法在特征匹配中的应用存在收敛慢的问题。关键词:生物识别，人脸识别，人脸检测，活体检测，眨眼检测，特征提取，特征匹配，粒子群优化IIAbsractAbstractFaceRecognitionSystemBasedonLocalFeatureBiometrictechnologyismoreandmoreusedinidentityverification,andfaceisthemosteffectivepartofthea

8、uthentication.Itissuitableforactivesearchinpublicplacesandnodirectaggression,therefore,itisverymeaningfultoapplythehumanfaceinauthentication,theexperimentalresearchon