人像数据库中的识别检索技术

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1、摘要摘要目前，越来越多的领域需要安全可靠的身份识别，各种人体内在的生物特征逐渐成为验证的依据。身份识别中已经采用的人体生物特征主要有人脸、指纹、视网膜、虹膜、声音以及基因等。其中，人脸识别因具有直接、友好、方便、易于为用户接受等优点，而成为非常热门的研究应用方向。人脸自动识别技术同时也是非常有挑战性的研究领域。它涉及到模式识别、图像处理、生理学、心理学以及认知科学等多个领域。人脸又不同于普通物体，它是一种非刚体，即不同人的脸具有高度的相似性，同一个人的脸又具有不同的状态。此外。受图像获取时光线、遮挡以及化妆等因素的影响，人脸信息在

2、质量上有很大的差别，给识别带来很大困难。人像识别系统主要由三个模块组成:人脸检测，即在图像中检测和定位人脸;人脸识别、辨认、匹配，即在数据库中寻找与输入的人脸图像相近的人脸集合;人脸验证、证实、监督，即判别输入的人脸图像是否是指定的人。从应用角度看，人脸检测不但是后两个模块的基础，还可单独构成人脸检测和跟踪系统。人脸识别可用于公安刑侦追逃以及罪犯识别;人脸验证可用于自动门禁系统、身份证件的鉴别、银行ATM取款机以及家庭安全等领域。自动人脸识别和检索系统主要包括图像获取、人脸的检测和定位、人脸图像预处理、特征提取、分类器设计和检索策

3、略等几部分。较为重要的部分是人脸检测和定位、特征提取、分类器设计和检索策略。本文对特征提取、分类器设计以及检索策略三部分中的一些理论问题进行了一定程度的研究和实验，并对前人算法作出了一定改进。本文分析比较了主分量分析和独立分量分析两种特征抽取方法。主分量分析方法只能获取二阶的统计信息，所得到的特征之间统计不相关;而独立分量分析还能够获得更高阶的统计信息，得到的特征相互间统计独立。采用特征选择策略，两种方法都可用于数据降维。基于特征线段的人脸识别算法的思想是从二维的人脸图像上抽取一维的特征线段来表征人脸的信息，据此识别和分类人脸。本

4、文实现了基于特征线段的人脸识别算法，并提出了新的选取线段与分类的方法，经过实验数据分析验证了改进的效果。本文研究和比较了各种分类器。结合特征抽取阶段的主分量分析方法提出了两种新的距离度量公式，采用K一最临近分类器进行实验，得到较好的实验结果。选用K一最临近分类器因为它是非参数的模式识别方法，不需要摘要学习训练，较为简单和直观，在许多应用中都非常有效。本文还探讨了儿种聚类分析方法在人脸识别中的应用，实现和改进了层次型聚类方法CURE.CURE方法属于自底向上的凝聚方法，通过记录CURE方法的聚类过程构建二叉树结构，可以用于人脸图像的

5、检索，加快人脸图象检索速度。在上述部分研究和实验基础上.本文开发了一个自动人像库检索系统。该系统属于身份识别的应用，给出待识别的人脸图像，系统在人脸数据库中找出最相近的图像集。该系统已得到应用。Ahs[邝ClAbstractThesedaysafastandeffectiveidentificationisclaimedinmoreandmorefields.Manykindsofhumaninherentbiometricfeaturesbecometheclewsofidentificationgradually.Thesef

6、eaturesincludefaceimage,fingerprint,retina,iris,sounds,geneandsoon.Comparedwithotherfeatures,facerecognitionisdirect,friendly,convenientandeasilyacceptedbyusers.Justbecauseoftheseadvantages,ithasbecomethemostprospectiveresearchfield.Howeverautomaticfacerecognition.isa

7、lsooneofthemostchallengingproblems.Itisinvolvedwithpatternrecognition,imageprocessing,physiology,psychologyandmanyotherdomains.Differentfromcommonobjects,humanfaceisakindofnon-rigidobject.Thatistosay,differentperson'sfaceshavehighsimilaritybutoneperson'sfacemaylookdif

8、ferentatdifferenttime.Inaddition,thefaceimagesthatarecapturedbydifferentwaysordifferentconditionsmayhavesubstantialdifferenc