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远距离侧面人脸的重建及其识别研究

作　者: 管俊
导　师: 李其申
学　校: 南昌航空大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 人脸识别 非刚性配准 超分辨率重建 二向图像矩阵主成分分析 多重判别分析
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 24次
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内容摘要


目前人脸识别大多是基于近距离、正面的，基于远距离、侧面的不多，远距离身份识别具有不易让被识别人发现的特点。但基于远距离条件下的侧面人脸目标图像的分辨率低，其细节不易分辨，为提高识别率，在识别前需对一个周期的侧面人脸图像进行超分辨率重建。在研究超分辨率重建及识别技术的基础上，提出了一种新的自适应正则化超分辨率重建算法，并实现了远距离侧面人脸重建与识别原型系统。主要研究内容与工作如下：（1）图像配准方面，提出基于亮度一致性模型和分段平滑模型相结合的非刚性配准方法，并结合高斯金字塔实现由粗到细的亚像素级运动估计，既考虑到了图像整体的线性变换，又考虑到了图像局部的非线性变换，使配准结果更加精确。（2）重建算法方面，在基于L1范数的超分辨率重建算法框架内，引入模糊熵作为图像空间灰度变化剧烈程度的判断。采用模糊熵的邻域一致性测度作为正规化项的权重系数，能很好的识别图像的棱边及平滑区域，针对不同的图像区域采用不同的正则化权重，能够很好的保持棱边区域的锐化性和平面区域的平滑性。（3）识别算法方面，结合二向图像矩阵主成分分析和多重判别分析法对人脸特征进行提取。首先利用二向图像矩阵主成分分析对侧面人脸图像进行特征提取和降维处理，得到初始特征矩阵，对特征矩阵进行矢量化得到特征向量；接着利用多重判别分析对特征向量对人脸特征进行特征提取融合，得到融合特征向量；最后通过最近邻分类器进行分类识别。实验结果证明重建后的人脸得到较好的识别效果。（4）研究开发了远距离侧面人脸重建与识别原型系统。利用中科院CASIADataset B数据库对原型系统进行验证和评估，证明重建及识别方法的有效性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-10
第1章 绪论  10-17
  1.1 研究背景和意义  10-12
    1.1.1 超分辨率重建  10-11
    1.1.2 人脸识别  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-16
    1.2.1 超分辨率重建  12-14
    1.2.2 人脸识别  14-16
  1.3 本文研究内容和结构安排  16-17
第2章 图像配准  17-29
  2.1 引言  17
  2.2 图像配准基本原理  17-20
    2.2.1 一般模型  17-18
    2.2.2 变换模型  18-19
    2.2.3 相似性测度  19-20
  2.3 刚性配准方法  20-23
    2.3.1 基于刚体变换三参数模型配准方法  20-22
    2.3.2 基于仿射变换六参数模型配准方法  22-23
  2.4 非刚性配准方法  23-28
    2.4.1 亮度一致性模型  23
    2.4.2 分段平滑模型  23-25
    2.4.3 非刚性配准的算法实现  25-26
    2.4.4 实验结果与分析  26-28
  2.5 本章小结  28-29
第3章 自适应正则化超分辨率重建  29-35
  3.1 引言  29
  3.2 观测模型  29-30
  3.3 病态问题及正则化处理  30
  3.4 数据误差项  30-31
  3.5 局部自适应双边全变分正则化项  31-32
    3.5.1 局部自适应双边全变分  31
    3.5.2 模糊熵及局部自适应权重系数  31-32
  3.6 自适应正则化超分辨率重建算法实现  32-33
  3.7 仿真实验结果与分析  33-34
  3.8 本章小结  34-35
第4章 侧面人脸识别  35-54
  4.1 引言  35-36
  4.2 视频图像预处理  36-42
    4.2.1 人体检测  36-40
    4.2.2 提取头部  40
    4.2.3 侧面人脸检测及归一化  40-42
  4.3 提取与融合  42-47
    4.3.1 主成分分析  42-43
    4.3.2 二向图像矩阵主成分分析  43-45
    4.3.3 线性判别分析  45-46
    4.3.4 多重线性判别分析  46-47
  4.4 分类识别  47-49
    4.4.1 最近邻分类器  47-48
    4.4.2 算法流程  48-49
  4.5 实验结果与分析  49-52
    4.5.1 实验环境  49
    4.5.2 实验结果  49-52
  4.6 本章小结  52-54
第5章 远距离侧面人脸重建与识别原型系统  54-59
  5.1 引言  54
  5.2 系统界面展示  54-58
  5.3 本章小结  58-59
第6章 总结与展望  59-61
  6.1 论文总结  59-60
  6.2 研究展望  60-61
参考文献  61-65
攻读硕士研究生期间发表论文和参与科研情况  65-66
  发表论文  65
  参与科研课题  65-66
致谢  66-67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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