基于gabor响应编码的人脸识别系统

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1、分类号TP37学校代码10590UDC004密级公开深圳大学硕士学位论文基于Gabor响应编码的人脸识别系统学位申请人姓名戴子毅专业名称模式识别与智能系统学院（系、所）计算机与软件学院指导教师姓名沈琳琳教授深圳大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文基于Gabor响应编码的人脸识别系统是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：

2、日期：年月日基于Gabor响应编码的人脸识别系统摘要人脸识别作为模式识别与人工智能最受关注的研究领域之一，已广泛应用于安防监控、金融支付及电子护照等方面。本文主要研究基于Gabor响应编码的人脸识别算法，该算法在深度图上的应用，及其嵌入式系统的实现。基于Gabor响应编码的人脸识别算法首先对人脸进行多尺度及多方向Gabor滤波，然后对幅值图进行曲面编码，分块统计直方图，最后对每个小块进行LDA子空间降维，实现人脸识别。实验表明，基于曲面编码的算法在FERET库上取得了比目前业界算法更好的识别准确率。随着Kinect深度传感器摄像头的兴起及数据精度提升，深度图像

3、信息能充分弥补二维成像不足。本文在研发Gabor响应编码人脸识别算法基础上，将该算法成功应用在基于深度图的人脸识别。为测试该算法，论文在公开的KinectFaceDB和我们建立的KinectFaceDB-SZU深度图人脸库上进行了测试。实验结果表明，融合灰度图与深度图可以进一步提升人脸识别的准确率。论文最后将基于Gabor响应编码的人脸识别算法移植到德州仪器公司的嵌入式BeagleboneBlack开发板上，实现了基于近红外成像的嵌入式人脸识别系统。算法在SZU_FACE_INF近红外人脸数据库上测试，识别率达到98％。所开发的嵌入式系统经实际应用测试，具有准

4、确率高、识别速度快、系统稳定性好等优点。关键词：人脸识别；深度图；Gabor；融合；嵌入式人脸系统IFaceRecognitionSystemBasedonGaborResponseCodingAbstractAsoneofthemostimportantresearchareaofpatternrecognitionandartificialintelligence,facerecognitionisnowwidelyusedinsecuritymonitoring,financialpayment,e-passportsandotherapplicatio

5、ns.Inthisthesis,westudythefacerecognitionbasedonGaborresponsecodingandapplyittofusegrayanddepthfaceimageforpersonidentification.Finally,weimplementanembeddedfacerecognitionsystem.Asweknow,facerecognitioncomprisestwosteps:featuresextractionandclassificationandGaborwaveletfeatureextra

6、ctionalgorithmiswidelyused.Thisthesisdiscussesfacefeaturebasedmulti-scaleandmulti-orientationGaborfilters,thenencodetheGaborMagnitude.Forlocalenhancement,useblockhistogramforstatisticsandfinallyadoptLDAfordimensionreduction.ExperimentalresultsonFERETdatabaseshowthattheGaborsurfaceco

7、dingalgorithmhasbetterrecognitionaccuracythanstate-of-the-artalgorithms.Whiletraditional3Dlaserscannerisexpensiveandneedcomplexoperation,KinectdepthsensorcameraismoreconvenienttocapturebothRGBanddepthimage.WefurthertestedouralgorithmonthepubliclyavailableKinectFaceDBandourownKinectF

8、aceDB-SZUdepthfaceD