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基于人脸图像的性别识别研究

基于人脸图像的性别识别研究

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作者：张洁哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

在众多生物特征中，人脸因为包含如性别、身份、种族、年龄等重要信息，而成为一直以来研究的热点。利用生物特征来进行识别的技术，是指通过可靠的分析手段和有效的分类方法，将人的某些行为特征和生理特征结合起来行识别的过程，它具... 详细信息

在众多生物特征中，人脸因为包含如性别、身份、种族、年龄等重要信息，而成为一直以来研究的热点。利用生物特征来进行识别的技术，是指通过可靠的分析手段和有效的分类方法，将人的某些行为特征和生理特征结合起来行识别的过程，它具有唯一性，并且具有防伪性严格和稳定性好等主要特点。利用计算机来自动分辨人类性别，近年来已发展成为计算机视觉领域研究的一个非常重要的课题。人脸性别识别是基于人脸身份识别开展起来的，所以人脸身份识别的长期研究，大大促进了人脸性别识别的发展。通常情况下，基于人脸特征的性别识别系统分为人脸检测与图像预处理，人脸特征提取和分类器设计三个部分。本文针对系统划分的这三个部分展开详细研究，并对各种方案的识别性能进行了比较分析。主要工作如下：（1）.概述了人脸性别识别研究的历史和当前的研究现状。通过阅读文献，特别是对最新文献提出的新的方法，做了大量综述性的工作。本文重点对目前主流的基于人脸性别识别的各种方法进行了概括，包括对人脸性别识别中特征提取方法和分类方法的研究现状分别进行了归类总结。（2）.研究了基于AdaBoost算法的人脸检测方法和图像预处理。人脸检测的目的是从一幅自然获得的图像中提取出人脸区域。为了获得有效图像，通过对检测出人脸区域图像进行图像预处理，用于下一步的特征提取和分类器设计。文中对当前存在的主要人脸检测方法进行了概述和分类，主要讨论了AdaBoost算法理论，将AdaBoost算法应用于人脸子区域检测，并展示了单人脸与多人脸检测及脸部子区域检测的效果。此外，介绍了常用的图像预处理方法，并展示了处理后的效果。（3）.阐述了基于主动形状模型（asm）的特征点定位方法。介绍了主动形状模型的建立及搜索方法。对手动标定特征点的方法进行了改进，完成了自动标定特征点的工作。对通过asm获得的人脸的子区域轮廓，采用一定规则的关键点确定方法，得到人脸子区域图像的关键特征点。然后根据关键特征点，进行几何特征的提取。（4）.研究了基于Gabor变换的人脸子区域特征提取的方法。简单介绍了一维和二维Gabor变换的定义，给出了Gabor滤波器的参数选择原理，重点论述了基于Gabor局部变换的人脸特征提取方法。（5）.阐述了支持向量机SVM分类方法。支持向量机理论以结构风险最小化理论为依托，对于性别这样的两类分类问题，支持向量机SVM表现出了许多特有的优势。在相同的训练样本与测试样本的条件下，比较了采用三种核函数的识别准确率，最终选用径向基函数作为本文中支持向量机的核函数。采用LIBSVM算法对几何特征及Gabor子区域特征进行训练和识别。（6）.将几何特征的分类结果和Gabor局部变换的子区域特征的分类结果进行了融合。采用min max方法将原始数据规范化来作为分类器的输入数据。采用决策级融合的策略，对简单多数投票方法进行了改进，提出了加权多数投票的方法，以提高识别的准确性。

关键词：人脸检测主动形状模型asm Gabor变换子区域特征决策级融合支持向量机SVM

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表情识别中预处理与人脸特征提取算法的研究

表情识别中预处理与人脸特征提取算法的研究

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作者：王力维东南大学

学位级别：硕士

面部表情识别是一项富有理论基础和应用价值的研究课题。典型的面部表情识别系统中通常包括:人脸检测,预处理,特征提取,表情识别等部分。在该课题中,预处理和特征提取的理论研究占有非常重要的作用,但在实际研究中受到的重视不如表情识... 详细信息

面部表情识别是一项富有理论基础和应用价值的研究课题。典型的面部表情识别系统中通常包括:人脸检测,预处理,特征提取,表情识别等部分。在该课题中,预处理和特征提取的理论研究占有非常重要的作用,但在实际研究中受到的重视不如表情识别分类方法。本文系统的对相关的预处理和特征提取方法进行了实验和比较,并且结合实际设计了适用于自动表情识别系统的预处理和特征提取方法。在图像预处理研究中,本文主要研究了光照补偿算法和图像尺度归一化算法。光照补偿算法中,研究了直方图灰度变换法,线性变换法,指数变换法和对数变换法等等,鉴于兼顾实时性与准确性的原则,对于通常情况下的光照条件,选取直方图均衡法作为系统的实现方法。尺度归一算法中,研究的重点和难点是眼睛的准确定位。在得到眼睛位置的基础上,按照先验规则,进行尺寸,角度变换归一化人脸图像。本文研究了多种眼睛定位方法,并且提出了一种基于实时的眼睛定位算法,作为系统的实现方法。在特征提取研究中,本文主要研究了在特征提取中经典的模板匹配算法,提出了一种差值模板匹配算法。性能不亚于小波算法,运算量却少很多,很适合在一些简单的实时自动识别系统中使用。但是由于表情识别的特殊性,需要对特定特征点的精确定位才能进行准确的表情分类判别。以前的表情识别研究通常都是用手动定位进行研究,在自动识别系统中很显然行不通,所以本文研究了主动形状模型asm (Active Shape Model)/主动表观模型AAM(Active Appearance Model),仔细比较了它们的优缺点,并且使之成功应用于整个表情自动识别系统。

关键词：预处理特征提取光照补偿尺度归一化眼睛定位模板匹配主动形状模型asm 主动表观模型AAM

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