基于嵌入式系统的实时人脸识别方法的研究与实现

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1、分类号TP391密级公开UDC621.3学位论文编号D-10617-308-(2016)-00009重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于嵌入式系统的实时人脸识别方法的研究与实现英文题目ResearchoftheReal-timeFaceRecognitionMethodBasedonEmbeddedSystem学号S130501009姓名吴健学位类别工学硕士学科专业生物医学工程指导教师赵志强教授完成日期2016年4月15日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要信息安全以及身份认证一直是人类生活中的一个重要议题。伴随着计算机视觉及机器

2、学习的快速发展，自动从图像中获取人脸信息进行人脸识别已成为身份认证领域的主流研究方向。其中，实时人脸识别能够保证认证的及时性，具有更广阔的应用前景。嵌入式平台具有体量小、成本低、易部署、便于分布式计算的优点。因此越来越多的工业级、消费级信息安全系统搭建于嵌入式平台。但是目前主流的人脸识别方法复杂度较高，应用在嵌入式等计算能力较弱的平台上实时性较差。因此，本论文对此展开了以下研究：对实时人脸检测方法展开研究。提出了一种多角度人脸分类器训练模型。利用该模型将人脸弱分类器训练为二维级联多角度人脸分类器，利用多角度误差模型得到最终的人

3、脸角度。其能够有效地检测出不同角度的人脸图像，具有良好的鲁棒性。运用肤色椭圆模型进行人脸验证，去除非人脸图像。最后进行人脸重定位，去除背景以及次要人脸部分，规范化人脸。对人脸跟踪方法展开研究。对比了CamShift算法以及传统粒子滤波算法的性能。针对传统粒子滤波的缺点，提出了能够自调整跟踪窗口的实时粒子滤波跟踪方法。其利用均值偏移方法使得采样粒子达到局部最优化，大大减少了所需采样粒子的数量，提高了算法的效率，并且无需额外的计算并能够自调整跟踪窗口。针对传统跟踪方法不能及时更新人脸的问题，本文提出了基于检测匹配的人脸跟踪方法。其

4、将人脸检测的成果作为跟踪的采样粒子，以此进行人脸的跟踪与匹配。其能够及时地更新人脸，并且跟踪准确，计算简单。提出了基于多帧聚合的实时人脸识别方法。首先针对检测与跟踪到的人脸进行快速人脸识别，并且将其按照跟踪相关性形成识别序列；然后运用人脸相似度模型进行阈值判断，得到最终的结果。该方法有效地利用了视频图像中帧间人脸信息的相关性，大大提高了识别的准确性以及鲁棒性，并且能够满足实时性的要求。基于以上成果搭建嵌入式实时人脸识别系统，充分利用多核处理器的优势进行并行处理，大大加快了系统速度。测试结果表明，在人脸密度适中的情况下，系统基本

5、满足实时性的要求，并且具有良好的识别准确率。关键词：实时人脸识别，多角度人脸分类，人脸跟踪，多帧聚合，嵌入式I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractInformationsecurityandidentityauthenticationhasbeenanimportanttopicinhumanlife.Withtherapiddevelopmentofcomputervisionandmachinelearning,obtaininginformationfromtheimageautomaticallya

6、ndrecognizingthefacesbecameamainstreamresearchinthefieldofidentityauthentication.Atthesametime,withtheadvantagesofsmallsize,lowcost,easydeploymentanddistributedcomputing,moreandmoreindustrialandconsumerinformationsecuritysystemsarebuiltontheembeddedplatform.However,

7、thecurrentmainstreamrealtimefacerecognitionalgorithmsaretoocomplextobeappliedintheplatformswiththelowcomputingability(Embeddedsystem).Therefore,thispaperlaunchedtheresearchfromfollowingseveralaspects.Amultiviewfaceclassifiertrainingmodelisproposed.Usingtheproposedmo

8、del,theweakclassifiersaretrainedintotwodimensionalcascademultiviewfaceclassifier.Thenthefinalfaceangleisobtainedbythemultiviewerrormodel.T