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基于AAM的多角度人脸识别方法研究

作　者: 余水映
导　师: 杨凡
学　校: 浙江师范大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 多角度人脸识别主动表观模型主成分分析线性判别分析
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

人脸识别技术是生物特征识别技术的一个重要分支,由于人脸图像可采集性强,且人脸具有较大的差异性,因此,人脸识别具有很广的应用性,被广泛应用于公共安全、信息安全、身份认证等领域。但人脸识别受角度、光照和面部表情的变化影响较大,对没有任何约束条件下的人脸进行识别是一项极具挑战性的工作。目前,针对正面人脸的识别方法有很多优秀算法,例如线性判别分析(LDA)、主成分分析(PCA)等,准确率也比较高,若能从非正面人脸图像得到正面人脸图像,再结合优秀的正面人脸识别方法进行识别,则能很好的提高多角度人脸识别的准确率。本文对多角度人脸识别的问题进行了较为深入的分析和研究,结合主动表观模型(Active Appearance Model, AAM)和线性判别分析法,提出了一种新的多角度人脸识别方法：AAM-LDA多角度人脸识别方法。该方法的主要思想是：首先利用AAM方法为每个人脸从多个不同角度建立多角度模型,得到对应的多角度表观模型(包括形状模型和纹理模型)；然后,对一幅输入的人脸图像,用这些不同角度的模型进行拟合,取拟合误差最小的表观模型,从而可估算出人脸旋转的角度；再通过最匹配的表观模型得到对应的正面人脸纹理模型,合成正面人脸；最后采用线性判别分析法(LDA)获取最佳分类特征并对其进行识别。本文在Matlab 7.0环境下对上述算法进行了实验,实验结果表明,当人脸旋转角度较大时候,与PCA方法相比,本文提出的方法具有较高的识别率。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-5
目录  5-7
第1章绪论  7-10
  1.1 选题背景及意义  7
  1.2 国内外研究现状  7-8
  1.3 主要研究内容  8-9
  1.4 本文各章安排  9-10
第2章主动表观模型  10-21
  2.1 引言  10
  2.2 点分布模型和主动形状模型  10-13
    2.2.1 点分布模型(PDM)  10-11
    2.2.2 主动形状模型(ASM)  11-13
  2.3 主动表观模型(AAM)  13-20
    2.3.1 AAM算法起源  13-14
    2.3.2 AAM模型建立  14-18
      2.3.2.1 形状模型建立  14-16
      2.3.2.2 纹理模型建立  16-17
      2.3.2.3 表观模型建立  17-18
    2.3.3 AAM拟合计算  18-19
    2.3.4 一些改进的AAM人脸特征点定位方法  19-20
  2.4 本章小结  20-21
第3章基于AAM的多角度人脸识别方法研究  21-37
  3.1 引言  21
  3.2 多角度人脸识别  21-27
    3.2.1 概述  21-22
    3.2.2 基于SVM的多角度人脸识别  22-23
    3.2.3 基于神经网络的多角度人脸识别  23-25
    3.2.4 基于视角流形建模的多角度人脸识别  25-26
    3.2.5 基于3D的多角度人脸识别  26-27
  3.3 线性判别分析法(LDA)  27-32
    3.3.1 Fisher准则  27-29
    3.3.2 经典Fisher线性判别分析法  29-30
    3.3.3 LDA人脸特征提取  30-32
  3.4 一种基于AAM的多角度人脸识别方法  32-36
    3.4.1 AAM多角度模型建立和角度估计  32-34
    3.4.2 多角度人脸合成  34-35
    3.4.3 AAM-LDA多角度人脸识别  35-36
  3.5 本章小结  36-37
第4章算法实现与实验结果分析  37-46
  4.1 引言  37
  4.2 算法实现  37-44
    4.2.1 系统结构图  37-38
    4.2.2 建立多角度人脸库  38-39
    4.2.3 建立正面人脸LDA特征库  39-40
    4.2.4 建立AAM多角度人脸模型库  40-43
    4.2.5 LDA人脸识别模块  43-44
  4.3 实验结果分析  44-45
  4.4 本章小结  45-46
第5章总结与展望  46-48
  5.1 总结  46-47
  5.2 展望  47-48
参考文献  48-51
攻读学位期间取得的研究成果  51-52
致谢  52-54

基于AAM的多角度人脸识别方法研究

内容摘要

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