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基于图像的人脸识别及自动开机系统中的应用

作　者: 徐晓伟
导　师: 张功萱
学　校: 南京理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: Gabor LBP adaboost人脸识别自动开机系统
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 4次
引　用: 0次
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内容摘要

近几十年来,因为人脸识别在生物特征识别中具有独特优点,比如直观、方便以及图像采集设备的普及,人脸识别算法有了很大的发展。随着这些算法的发展,运算速度和准确度的提升,人脸识别技术也越来越多地应用到了生活中的各个行业以及各个领域,其中包括控制计算机自动开机。现有的个人计算机的开机启动识别系统,主要通过密码和指纹识别来实现,但是密码不方便记忆,而指纹容易污染,并且图像采集设备比指纹采集设备更加的廉价和常见,所以一些厂商现在研发基于图像的人脸识别程序控制个人计算机的自动开机技术。但是厂家的算法都还不够成熟,并不能够在复杂的不同的环境下有效地识别出用户身份,所以需要研究更加鲁棒的基于图像的人脸识别算法及其在自动开机系统中的应用技术。本文研究了基于图像的人脸识别及其在自动开机系统中的应用技术,对现有的经典的人脸检测方法以及人脸识别的方法进行了讨论,并提出了自底向上与自顶向下相结合的方法进行人脸检测,将人脸图片从整个场景中分割出来之后,用双线性差值的方法将图像缩放至固定大小,再运用Gabor和LBP相结合的方法提取特征,并和训练样本进行比对进行人脸识别。实验证明,识别的结果可以较好的用于控制计算机的启动。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-11
  1.1 研究背景  7-8
    1.1.1 生物特征的应用  7
    1.1.2 人脸识别  7-8
  1.2 人脸检测方法研究现状  8-9
  1.3 人脸识别方法研究现状  9-10
  1.4 本文的结构  10-11
2 相关理论与技术分析  11-25
  2.1 人脸检测的理论与技术  11-14
    2.1.1 自顶向下的人脸检测方法  11-12
    2.1.2 自底向上基于特征的人脸检测方法  12-13
      2.1.2.1 面部特征  12
      2.1.2.2 纹理特征  12-13
      2.1.2.3 皮肤颜色特征  13
    2.1.3 模版匹配的方法  13
    2.1.4 基于表征的模型  13-14
  2.2 人脸识别的理论与技术  14-22
    2.2.1 基于子空间的方法  14-18
      2.2.1.1 主成分分析  14-16
      2.2.1.2 线性鉴别分析  16-18
    2.2.2 基于频谱分析的人脸识别方法  18-19
    2.2.3 基于稀疏表示的人脸识别方法  19-22
  2.3 基于LGBPHS的人脸识别的方法  22-25
3 结合视觉显著性的人脸检测方法  25-32
  3.1 自顶向下的人脸检测方法  25-27
    3.1.1 积分图  25-26
    3.1.2 Adaboost学习  26-27
    3.1.3 级联结构分类器  27
  3.2 基于视觉显著性的人脸检测  27-29
  3.3 结合视觉显著性的人脸检测方法  29-32
4 人脸识别控制开机系统的实现  32-49
  4.1 实验环境及实验流程介绍  32-33
  4.2 windows开机启动人脸识别程序  33-35
  4.3 训练过程  35-39
  4.4 人脸检测与识别过程  39-43
  4.5 运行速度分析  43-46
  4.6 实验正确率分析  46-49
5 总结与展望  49-50
致谢  50-51
参考文献  51-54

基于图像的人脸识别及自动开机系统中的应用

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