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基于AS_R智能机器人的人脸识别系统研究与开发

作　者: 张艳芳
导　师: 孙农亮
学　校: 山东科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 能力风暴智能移动机器人人脸识别 AdaBoost分类器 Gabor变换嵌入式隐马尔科夫模型
分类号: TP242.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 65次
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内容摘要

随着机器人技术的飞速发展,对其智能化水平提出了更高的要求,智能化的人机交互技术受到普遍关注。本文以能力风暴研究版智能移动机器人(Ability Storm_Robot,AS_R)为平台,对面向人机交互的人脸识别方法中涉及的核心技术进行了研究,最终在机器人上构建了完整的人脸识别系统。本文以准确和快速的人脸识别为目标,首先将AdaBoost算法用于人脸检测并对检测到的图像进行预处理,然后利用Gabor变换的特征提取方法构成嵌入式隐马尔科夫模型(EHMM)的观察序列,最后经EHMM对人脸建模,实现实时的人脸识别。本次设计研究具有一定的理论意义和实用价值,取得了较好成果。具体工作如下:第一,利用AdaBoost算法构建层级分类器,实现实时高效的人脸检测。考虑到人脸的倾斜、旋转、表情和光照变换等因素,选用扩展的特征模板设计分类器,提高了检测的正确率。同时为了保证系统的实时性要求,逐级放大检测窗口对图像进行层层筛选,提高了检测速度。第二,针对检测到的图像存在质量不高、背景过多的特点,在特征提取前,设计椭圆形Gabor变换对图像进行预处理,得到质量较好的图像。考虑到EHMM的复杂程度以及传统的特征提取方法存在信息冗余严重的问题,利用圆形Gabor变换提取人脸关键特征,降低输入特征的维数,最大程度的简化计算的复杂度。第三,在机器人平台上建立基于EHMM的人脸识别系统,并通过大量的反复实验得到识别结果。实验结果证明:系统对人脸图像的光照、姿态、表情变化等有较好的鲁棒性,在识别率和识别速度方面取得了理想结果。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
1 绪论  11-20
  1.1 课题意义和研究背景  11-12
  1.2 移动机器人及ASR平台介绍  12-15
  1.3 人脸识别技术  15-19
  1.4 本文主要工作  19-20
2 基于AdaBoost算法的人脸检测  20-34
  2.1 矩形特征  20-24
  2.2 基于AdaBoost的人脸检测  24-28
  2.3 ASR中人脸检测的实现  28-32
  2.4 小结  32-34
3 图像预处理及特征提取  34-48
  3.1 引言  34-35
  3.2 基于人眼定位的预处理  35-42
  3.3 基于圆形Gabor滤波器的特征提取  42-47
  3.4 小结  47-48
4 基于EHMM的人脸识别技术及实现  48-63
  4.1 引言  48-49
  4.2 隐马尔可夫模型的基本理论  49-51
  4.3 EHMM人脸识别的实现  51-55
  4.4 ASR人脸识别系统的组成与实现  55-58
  4.5 实验结果和分析  58-62
  4.6 小结  62-63
5 总结与展望  63-65
  5.1 总结  63-64
  5.2 展望  64-65
致谢  65-66
参考文献  66-71
攻读硕士期间研究成果  71

基于AS_R智能机器人的人脸识别系统研究与开发

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