这是个机器人猖狂的时代，请输一下验证码，证明咱是正常人~基于Haar-Like T特征的人脸检测与识别研究--《五邑大学》2014年硕士论文
基于Haar-Like T特征的人脸检测与识别研究
【摘要】：人脸检测与识别是一种应用最广泛的生物特征识别技术之一,近年来在模式识别、图像处理、计算机视觉、神经网络以及认知科学等领域成为非常活跃的研究领域,并在身份验证、人机交互、可视通信、公安档案管理等很多方面都有着极为广泛的应用价值,越来越多的研究者投身到这些领域,从而产生了大量有实际应用价值的新算法,不断推进着人脸检测与识别技术的进步与发展。
本文提出了四种新的Haar-Like T特征,并将新特征应用于人脸检测和人脸识别领域。详细介绍了基于Haar-Like T特征的人脸检测和人脸识别算法,并进行了一系列的算法测试实验,说明了基于新特征算法的有效性和优越性。对本文涉及到的关键技术进行了详细的探讨,并将本文的检测算法应用于具体的应用程序开发中,进一步说明了本文算法的优越性。本文的主要研究工作包括以下几个方面。
(1)提出了四种新的Haar-Like T特征。研究了基于Haar-Like T特征的人脸检测并进行了一系列的测试实验,在相同的实验条件下使用了一系列人脸正样本和非人脸负样本送入Adaboost分类器进行训练并进行级联,得到了2个级联分类器。测试了新算法的检测效果,在网上随机下载了141张共计包含599张人脸的图像进行算法的人脸检测实验,将训练出的T分类器、Haar-Like分类器与OpenCV发布的LBP分类器进行对比,实验结果表明了新特征的有效性。T分类器的识别精度与识别速度均优于对比试验的结果,且识别速度高于最新提出的人脸检测算法,从而说明了新算法的优越性。
(2)研究了基于Haar-Like T特征的人脸识别。将最新提出的Haar-Like T特征应用于人脸识别领域,使用训练出的T分类器对AR人脸库提取特征,并结合稀疏表示(Sparse Representation Classification)人脸识别算法对测试样本进行分类和识别。实验结果表明了Haar-Like T特征应用于人脸识别领域的有效性,在AR人脸库中的识别率远高于SRC人脸识别算法和其它最新的人脸识别算法,从而进一步说明了新算法的优越性。
(3)给出了在OpenCV环境下Haar-Like T特征提取算法的实现,其中,主要包括部分开发工具Cmake、Visual Stdio2010、OpenCV等的简介及应用,Cmake编译OpenCV的简单介绍,Haar-Like T特征的Visual C++实现代码简介与分析以及Haar-Like T分类器训练与调试的详细的过程。
(4)本文最后一部分主要介绍了基于海康威视iDS-2DF1-77A型网络红外高清自动跟踪球进行二次开发的详细过程,实验过程通过海康威视的软件开发包,结合OpenCV函数库与MFC完成了软件的开发工作。实现了基于海康威视iDS-2DF1-77A型网络红外高清自动跟踪球的应用程序开发,成功实现了人脸检测功能。
【关键词】：
【学位授予单位】：五邑大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：TP391.41【目录】：
摘要4-6Abstract6-8目录8-10第一章 绪论10-14 1.1 生物特征识别的研究意义及应用前景10-11 1.2 生物特征识别技术11-12 1.3 人脸检测简介12 1.4 人脸检测国内外研究现状12 1.5 人脸识别简介12-13 1.6 人脸识别的国内外研究现状13-14第二章 基于Haar-Like T特征的人脸检测14-26 2.1 引言14-15 2.2 Haar-Like特征15-16 2.3 Haar-Like T特征16 2.4 Haar-Like T特征与人脸模型匹配关系16 2.5 Haar-Like T特征值计算16-18 2.6 Adaboost算法18-19 2.7 基于Haar-Like T特征的人脸检测算法19 2.8 基于Haar-Like T特征的人脸检测实验19-21 2.9 实验结果与分析21-24 2.10 结论24 2.11 本章小结24-26第三章 基于Haar-Like T特征的稀疏表示人脸识别算法26-34 3.1 引言26-27 3.2 基于Haar-Like T特征的稀疏表示人脸识别算法引入27 3.3 稀疏表示算法简介27-28 3.4 稀疏表示分类原理28-29 3.5 稀疏表示算法的步骤29 3.6 基于Haar-Like T特征的稀疏表示人脸识别算法29-31 3.7 实验与结果分析31-32 3.8 本章小结32-34第四章 基于Haar-Like T 特征人脸检测实验的调试与实际操作34-46 4.1 实验用到的部分软件工具简介34 4.2 CMake的使用与OpenCV的编译34-40
4.2.1 Cmake在本文中所起的作用34
4.2.2 OpenCV简介34-35
4.2.3 使用CMake工具编译OpenCV35-40 4.3 分类器的训练与调试(代码篇)40-42 4.4 在Windows控制台下训练分类器42-46第五章 基于iDS-2DF1-77A型网络红外高清自动跟踪球人脸检测的实现46-57 5.1 iDS-2DF1-77A型网络红外高清自动跟踪球简介46 5.2 基于iDS-2DF1-77A型网络红外高清自动跟踪球人脸检测软件的开发与实现46-47 5.3 客户端注册模块47-49 5.4 实时流播放模块49-50 5.5 回调函数50-52 5.6 视频流解码52-53 5.7 T_YV12类型视频流数据转化为OpenCV格式的图像53 5.8 基于iDS-2DF1-77A型网络红外高清自动跟踪球人脸检测的实现53-57总结与展望57-58参考文献58-62攻读学位期间发表论文62-63致谢63
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京公网安备74号基于思维进化的机器学习的遮挡人脸识别--《吉林大学学报(工学版)》2014年05期
基于思维进化的机器学习的遮挡人脸识别
【摘要】：针对遮挡人脸的识别问题,提出了基于思维进化的机器学习(MEBML)与局部特征结合的方法。首先提出了LBP偏移特征组的提取方法,定义一种新的特征对比规则,根据遮挡人脸图像与无遮挡人脸图像的局部特征进行对比,记录对比相似度作为局部区域的得分。然后对所有局部区域进行趋同过程和异化过程的演化,得到无遮挡区域及遮挡物体区域。当无遮挡区域满足一定比例且分布集中时,应用该区域特征完成遮挡人脸条件下的人脸识别。实验结果表明:新方法的遮挡人脸识别准确率在92%以上,并具有较低的误识率。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
0引言遮挡人脸识别是人脸识别中的一个难点,是指在采集面部图像过程中,被识别者有意或无意遮挡部分面部特征,造成采集到的图像有部分区域被遮挡,消除遮挡区域对识别过程的影响,并对未遮挡的人脸区域进行识别。遮挡人脸图像分为无意遮挡和有意遮挡。常见的无意遮挡包括帽子、围
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