基于特征融合的人脸检测定位和识别算法的研究

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4、ofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByChenFanSupervisor:Prof.SongJianxinFebruary2016南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，，除了文中特别加标注和致谢的地方外论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。一与我

5、同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。研究生签名．１：陆凌日期：ＭＬ午南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可Ｗ保留并向国家有关部ｎ或机构送交论文的复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅；可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；；可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质一论文的内容相致（。论文的公布包括刊登）

6、授权南京邮电大学研究生院办理。被密学位论文在解密后适用本授权书。．研究生签名：《放导师签名：诗曰親如／／［摘要由于科技的发展和应用的需求，以及验证手段的多样化，指纹识别和人脸识别技术得到了很大的关注和重视。其中人脸识别技术涉及到图像处理、模式识别、计算机视觉等领域，随着近年来各种识别算法分的改进，使得人脸识别成为最热门的研究课题之一。一个人脸识别系统通常包含人脸检测、人脸定位、人脸特征的提取和人脸特征的比对，然而由于人脸自身的因素和外界条件的影响，如何完成快速高效的人脸检测和高鲁棒性的

7、特征提取，成为如今人脸识别研究的障碍。本文主要从人脸检测、人脸特征点定位和人脸识别算法三方面进行研究。能否快速、准确的检测到人脸，对后续人脸识别的研究将产生很大的影响。为了准去的检测到图片中所有的人脸信息，本文首先通过肤色检测排除大量非人脸复杂背景，确定人脸候选区域，同时加入图像增强操作来改善图像的质量，再提取新的Haar特征，并在训练分类器时加入阈值的约束，然后将训练出的弱分类器级联形成强分类器，利用级联的强分类器完成人脸检测，使得最终算法的检测速度更快，有效的防止了样本过度分配的现象。针对已经检

8、测到的人脸，本文采用一种基于主动形状模型和主动表观模型融合改进的人脸特征点定位算法。利用主动形状模型在定位灰度梯度比较明显的人脸外轮廓部位能够得到准确的定位结果，利用主动表观模型在定位人脸内部各个器官特征点人脸的准确性，有效的融合了两种算法，使得人脸特征点的定位时间更短、精度更准确。为了识别不同的人脸，本文提出了一种利用图像局部纹理特征的算子结合支持向量机算法来进行人脸识别的研究，主要是将局部二值模式得到的图像特征作为输入信息通过支持向量机分类器来识别人脸。两者的结合