基于小波變換的單樣本人臉識別方法研究

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摘要：單樣本人臉識別技術(shù)，由于其隱蔽性操作、非接觸式采集、強(qiáng)大的事后追蹤能力以及易獲取注冊樣本等特點(diǎn)，適用于安全驗(yàn)證、門禁控制、公安工作等領(lǐng)域，但由于單樣本注冊信息量少，易受光照、環(huán)境等各種噪聲干擾，降低了人臉識別率，不能滿足安全部門領(lǐng)域要求的高準(zhǔn)確率和低風(fēng)險(xiǎn)率。因此，針對單樣本注冊的人臉識別問題，本文提出了一種基于小波變換圖像融合的單樣本人臉識別方法。
由于人臉圖像中存在的背景比較多，而且人臉在圖像中的方向和大小不同，需要對人臉圖像進(jìn)行歸一化預(yù)處理。首先將圖像轉(zhuǎn)換至YCrCb色彩空間，并基于膚色在該空間的聚類性，分割出人臉的大致區(qū)域；其次，設(shè)計(jì)雙方向的Gabor濾波器對人臉圖像進(jìn)行濾波，并采用膨脹和腐蝕的方法將人眼范圍進(jìn)一步縮小，得到塊狀候選人眼區(qū)域；然后將采集到的雙眼模板匹配到候選的人眼區(qū)域中，從而對人眼進(jìn)行準(zhǔn)確定位；最后根據(jù)人眼定位的坐標(biāo)系，對人臉圖像進(jìn)行角度和尺度的歸一化。
在識別過程中，設(shè)計(jì)了基于小波融合和支持向量機(jī)的人臉圖像識別方法。首先利用小波的多分辨率特點(diǎn)，對歸一化的人臉圖像進(jìn)行小波變換，并把小波變換后提取出的注冊樣本的低頻信息以及測試人臉圖像的高頻信息融合，重構(gòu)出一幅新的融合圖像，該圖像體現(xiàn)了注冊圖像與測試人臉圖像的相融性。將把融合圖像與測試人臉圖像之間的相似性作為分類特征，采用支持向量機(jī)作為分類器，實(shí)現(xiàn)人臉圖像的匹配識別。
在美國軍方的FERET彩色人臉圖庫、英國劍橋大學(xué)的ORL人臉圖庫以及美國耶魯大學(xué)的YALE人臉圖庫中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，取得了較好的識別效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的方法適用于有大量背景的人臉圖像，對人臉的表情和配飾物等具有很好的魯棒性，而且具有較高的正確拒絕率，適用于安全驗(yàn)證系統(tǒng)、門禁控制等領(lǐng)域。

目錄：摘 要 I
Abstract II
第一章 緒論 1
1.1 人臉識別的背景和意義 1
1.2 人臉識別系統(tǒng) 2
1.3 單樣本人臉識別的發(fā)展歷史及現(xiàn)狀 3
1.4 單樣本人臉識別的主要方法 5
1.4.1 基于增加虛擬樣本的人臉識別方法 5
1.4.2 基于增強(qiáng)單訓(xùn)練樣本的人臉識別方法 6
1.4.3 基于人臉局部特征的識別方法 7
1.5 本文工作的概述和結(jié)構(gòu) 7
1.5.1 本文的工作概述 7
1.5.2 本文的結(jié)構(gòu) 8
第二章 人臉圖像的歸一化方法 9
2.1 基于膚色的人臉區(qū)域檢測 9
2.1.1 YCrCb色彩空間 9
2.1.2 膚色檢測 9
2.2 人眼檢測與定位方法 11
2.2.1基于Gabor濾波器的人眼檢測 12
2.2.2 基于雙眼模板的人眼精確定位 15
2.3 人臉圖像的角度和尺度歸一化 17
2.3.1 圖像旋轉(zhuǎn) 17
2.3.2 圖像縮放 18
2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析 19
2.4.1 FERET彩色人臉數(shù)據(jù)庫的人臉歸一化實(shí)驗(yàn) 19
2.4.2 基于視頻圖像人臉歸一化實(shí)驗(yàn) 20
2.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 22
2.5 本章總結(jié) 23
第三章 人臉圖像的小波變換 24
3.1 小波變換與分辨率分析 24
3.2 離散小波變換及常用小波基 29
3.3 人臉圖像的小波變換 32
3.3.1 二維小波變換 32
3.3.2 人臉圖像的小波變換 34
3.4 本章小結(jié) 35
第四章 基于小波融合的人臉圖像特征描述 36
4.1 小波融合方法 36
4.1.1 圖像融合概述 36
4.1.2 基于小波變換的圖像融合方法 37
4.1.2 基于小波融合的人臉圖像處理 38
4.2 基于小波融合的人臉圖像分析 39
4.2.1 高低頻交叉融合方法 39
4.2.2 基于權(quán)重分配的高低頻交叉融合 41
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析 43
4.3.1 實(shí)驗(yàn)圖庫介紹 43
4.3.2 人臉相似性判別 46
4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 48
4.4 本章小結(jié) 48
第五章 基于支持向量機(jī)的單樣本人臉識別 50
5.1 支持向量機(jī)分類器 50
5.1.1 判別函數(shù) 50
5.1.2 分類器設(shè)計(jì) 51
5.1.3 支持向量機(jī) 53
5.2 基于支持向量機(jī)的單樣本人臉分類方法 54
5.2.1 常用核函數(shù)介紹 55
5.2.2 奇異值特征向量 55
5.2.3 歐式距離特征向量 56
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析 57
5.3.1 人臉數(shù)據(jù)庫實(shí)驗(yàn) 57
5.3.2 人臉識別安全性驗(yàn)證 58
5.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 60
5.4 本章小結(jié) 60
第六章 結(jié)論 62
參考文獻(xiàn) 63
在學(xué)研究成果 67
致 謝 68

關(guān)鍵詞：人臉識別，單樣本，小波變換，人臉歸一化，支持向量機(jī)

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