基于特征分割的人脸识别算法与实现

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1、分类号学号２０１５０４７０３０４５学校代码１０４８８密级參训衫ｈ‘令硕士学位论文基于特征分割的人脸识别算法与实现学位申请人：学科专业：控制科学与工程指导教师：答辩日期：２０１８年５月１８日ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterinEngineeringFaceRecognitionAlgorithmandImplementationBasedonFeatureSegmentationMasterCandidate：Ha

2、oLuoMajor：ControlScienceandEngineeringSupervisor：Prof.YuWeiWuhanUniversityofScienceandTechnologyWuhan,Hubei430081,P.R.ChinaMay18th,2018摘要人脸识别作为一项重要的生物识别技术，具有非接触性，便捷性，直观性等优点，也是目前模式识别与人工智能领域内热门的研究课题之一。在非可控的状态条件下，人脸识别易受各种外界因素的影响，诸如，光照，表情，遮挡等，故继续对人脸识别技术的研究仍具有重要的理论意义与应用价值。针对上述的问题，本文提出基于特征分割的人脸识别

3、算法与实现，其主要研究内容如下：1.提出基于肤色分割与几何特征的人脸检测与定位。充分利用人脸图像的彩色信息，通过比较各种色彩空间中肤色的聚类特性，最终选取YCbCr色彩空间来构建肤色高斯模型进行人脸图像的分割，同时融合面部几何特征筛选出候选区域。根据人脸区域中嘴巴与眼睛的定位来验证人脸的存在并精确定位出人脸。2.提出基于泰森多边形特征分解的人脸特征分割。Voronoi图根据自然科学下图像间的相互关系，被纳入到计算几何的范畴，成为分析方法的一个重要分支，在环境，地学，资源等方面的研究中得到了大力推广，但在图像分割领域应用的较少。为了更好地表征人脸特征，本文引入两次Voronoi

4、图分割，并将此算法在公共人脸图像库上进行测试。3.提出基于分数阶傅里叶变换人脸图像的特征提取。FrFT作为一种新兴的时频分析工具，既能实现传统Fourier的功能，又具有普适性与灵活性。本文以分数阶域中的人脸图像作为切入点，研究了变换后幅度与相位特征互补融合进行人脸识别的可能性。设计出一种基于肤色分割与自适应多模板匹配的人脸识别算法。首先，对肤色分割后的人脸区域利用自适应初次匹配与二次匹配算法排除背景环境对人脸检测的干扰同时减少匹配过程中的计算量；接着，运用LBP算子对FrFT幅相特征的互补信息进行编码；鉴于二维图像的高维数，最后引入2DPCA进行降维处理，并采用最近邻分类器

5、进行分类识别。根据理论分析与仿真实验来验证算法的有效性与可行性。关键词：人脸识别；颜色空间；泰森多边形；模板匹配；FrFTIAbstractFacerecognitionisnotonlyakindofimportantbiologicalcharacteristicsforthemeritsofnon-contact,convenientandintuitive,butalsoisoneofthemostpopularresearchtopicsinthedomainofpatternrecognitionandartificialintelligence.Underunc

6、ontrolledconditions,whiletheaccuracyoffacerecognitionisseriouslychallengedbythevarietiesofillumination,expression,objectshelterandsoon.Therefore,ithasstillbothimportanttheorysignificanceandtremendousapplicationvaluestocontinuethestudyoffacerecognitiontechnology.Focusingontheproblemsabove,an

7、ovelfacerecognitionalgorithmandimplementationbasedonfeaturesegmentationisproposedinthispaper,themainworkofthispaperisasfollows:1.Themethodoffacedetectionandlocationbasedonskincolorsegmentationandgeometricalfeaturesispresentinthisthesis.Makingfulluseofcol