sift在视频监控人脸识别中的应用研究

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1、广州大学学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的学位论文，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。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：舞日期：２＾＾年ｒ月＾日广州大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解广州大学有关保留、使用学位论文的规定，即；研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属广州大

2、学。学校有权保留并向国家主管部口或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，允许学位论文被检索、查阅和借阅；学校可公布学位论文的全部或部分内容，可允许采用影响印、缩印、数字化或其他手段保存、汇编学位论文。（保密论文保密期满后，适用本声明）本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用本授权书。团不保密。＂＂（请在上相应方框内打Ｖ）学位论文作者签名：聲系化日期：Ｗ各年；月碎日导师签名：日期：叫／俾ｆ月％日旬；獻１ISIFT在视频监控人脸识别中的应用

3、研究电子与通信工程廖启欣指导教师：胡晓摘要视频监控已广泛应用于日常生活，为此基于监控的视频人脸识别已成为国内外研究热点，同时也是国际安保严峻形势的需要。然而现实视频监控环境的低分辨率、多姿态俯视、环境不可控和单训练样本等问题却成为人脸识别需要攻克的挑战。而SIFT算法作为具有良好鲁棒性和可区分性的先进算法，其尺度不变性、旋转不变性、对光照和遮挡不敏感等特性恰恰又是视频监控人脸识别所需要的。因此，本研究对SIFT算法在视频监控人脸识别中的应用进行探究，包括SIFT算法的单训练样本视频监控人脸识别以及人脸再识别应用等。在SCfac

4、e人脸库上验证，与传统的PCA算法对比可知，SIFT算法的确能在一定程度上提高识别效果，而在人脸再识别应用中，正确识别率最高能有95%。而针对不同判别参数下所存在的错配情况，这里给出了一种基于眼分块的SIFT视频监控人脸识别改进算法。通过结合图像预处理，该算法在特征提取后按照双眼水平线将图像划分为上下两部分，然后对不同区域的关键点进行匹配，减少跨区域错误对应的情况。在SCface人脸库中加以验证，该算法能避免眼上下区域的错配，增强了算法的准确性。除此以外，为了提升识别效果，这里还提出了一种基于3D建模的SIFT单训练样本视频监

5、控人脸识别算法。该算法先利用二维高清正面人脸来生成对应的三维人脸模型，然后再在该三维人脸空间里产生不同姿态的人脸模型，并由此获得多张相应姿态下的二维虚拟人脸图像，最后利用原始正面样本和所得到的虚拟人脸来构筑训练人脸库。该算法在SCface人脸库中进行实验验证以外，还自主建立了本实验室LABface视频监控人脸数据库对算法加以验证。实验结果表明该算法能有效地提高SIFT在视频监控环境下人脸识别的应用效果。关键词：SIFT；视频监控；人脸识别；应用IAStudyofApplicationsofSIFTinFaceRecogniti

6、onfromVideoSurveillanceElectronicsandCommunicationEngineeringLiaoQixinSupervisor:HuXiaoABSTRACTVideosurveillancehasbeenwidelyusedindailylifesothatfacerecognitionbasedonvideosurveillancehasbecomeahottopicathomeandabroad.Anditalsoisamustinsuchaninternationalsecuritysi

7、tuation.However,therealvideosurveillanceenvironmentislow-resolution,multi-angle,uncontrolledenvironmentalconditionandetc.whicharechallengesforfacerecognition.SIFTasaadvancedalgorithmwithexcellentrobustandseparabilityhasfeatureslikescaleinvariance,rotationinvariancea

8、ndnotsensitivetolightandshadethatiswhatneededbyvideosurveillancefacerecognition.Tues,thisresearchexplorestheapplicationoffacerecognitionus