基于证据K近邻人脸识别的研究与系统设计

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1、工程硕士学位论文基于证据K近邻人脸识别的研究与系统设计作者姓名黄志建工程领域电子与通信工程校内指导教师傅予力教授校外指导教师陈曦高级工程师所在学院电子与信息学院论文提交日期2018年4月10日ResearchInFaceRecognitionBasedOnDempster-ShaferEvidenceKNearestNeighborAndDesignofSystemADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：HuangZhijianSupervisor：Prof.FuYuliSouthChinaUniversityofTechno

2、logyGuangzhou,China分类号：TP391.41学校代号：10561学号：201521009651华南理工大学硕士学位论文基于证据K近邻的人脸识别研究与系统设计作者姓名：黄志建指导教师姓名、职称：傅予力教授申请学位级别：工程硕士工程领域名称：电子与通信工程论文形式：□产品研发□工程设计应用研究□工程/项目管理□调研报告研究方向：智能信息处理论文提交日期：2018年5月31日论文答辩日期：2018年6月2日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：向友君副教授委员：傅予力教授，李波副教授，唐杰副教授，周斯宁高级工程师摘要随着电子技术与生物信息技术的快

3、速发展，基于生物特征的模式识别技术获得了广泛的关注和应用。人脸识别具有并发性、非接触性、非强制性、方便快捷等特点，被越来越广泛地运用于各个领域。人脸识别依然是当前的研究热点之一，人脸识别研究具有巨大的经济价值。首先，为了提高传统K近邻人脸识别准确率，本文利用证据理论的多源信息融合处理不确定、非精确性信息能力，将证据K近邻算法引入到人脸识别领域。该方法根据人脸库中人脸模板与待检测人脸距离大小，选取K近邻证据进行置信指派和融合，最后进行类别融合与决策确定待测样本所属类别。在开源人脸库上进行实验，实验结果表明，基于证据K近邻的人脸识别算法相比K近邻算法有效提升了人脸识别准确率。其次，本文设计并实

4、现了一套基于证据K近邻的人脸识别系统，设计系统的服务器端和客户端，设计并使用ProtocolBuffer封装信息流，使用MySQL存储人脸数据库。客户端从摄像头获取用户人脸图像，在服务器完成人脸比对。系统可分为管理员模式和普通用户模式。再次，利用主从Reactor和线程池的方式实现服务器高并发，为尽可能多的用户同时提供人脸识别。利用局部优先搜索加快人脸检测速度，提高人脸识别实时性。训练多个检测器获取信息判断是否有人脸存在，提高遮挡干扰下人脸检测成功率。最后，本文对系统的功能和性能进行了详细的测试，设计丰富的样例测试系统在不同姿势、遮挡、光照下的人脸检测性能。采用自动化测试了服务器高负荷下的

5、并发性能、数据吞吐量以及服务器的稳定性，测试了系统的识别准确率和识别时间，符合需求分析的要求，具有一定的使用价值。关键词：人脸识别；证据理论；K近邻；人脸检测IAbstractWiththeelectronicandbio-informationtechnologydevelopingrapidly,thetechnologyofpatternrecognitionbasedonbiometricssuchasfacerecognitionwithpotentiallyextensiveuseinmoreandmoreareashasdrawnattentionfromalltheworl

6、d,foritsconcurrency,notouchingwithhumanfaces,friendlyinteractionandconvenience..Facerecognitionisstilloneofthecurrentresearchhotspots,andtherearegreateconomicbenefitsintheresearchaboutit.Firstly,theevidencetheoryisintroducedintotheK-nearestneighboralgorithmtoimprovetheperformanceofthefacerecogniti

7、onforitsabilityofmultisourceinformationfusiontoprocessuncertainandinaccurateinformationinthisdissertation.Inthisimprovedalgorithm,thebasicprobabilityassigments(BPA)aredeterminedbyusingthefeaturedistrancesbetweent