视频环境下实时人脸识别方法的研究

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1、江苏大学硕士学位论文摘要人脸识别作为现有生物特征识别的方式之一，因其具有友好性、非接触性、不易察觉等优点，在公安、交通、银行等行业有着广泛的应用前景。随着计算机、多媒体技术的成熟，基于视频的人脸识别也已成为各大院校、企业研究的热点，但在现实使用中仍存在着许多问题，这些问题制约了人脸识别在视频监控环境中的应用，如场景复杂导致识别能力下降、人脸识别的速度难以达到实时。针对这些问题，本文借鉴了国内外学者所采用的相关解决方法，并根据实际情况对这些方法进行了改进，提出了相对更为合理有效的解决方法。主要涉及以下方面：在人脸检测中，本文将基于统计与基于局部特征的方式结合

2、，提出了一种基于AdaBoost与人眼特征融合的人脸检测方法。人眼定位的过程中：1)提出了阈值分割与拉普拉斯算子相结合的局部锐化方法；2)提出了采用轮廓面积相似比与坐标定位结合的方式确定眼睛的位置。在人脸匹配中，本文对旋转、光照、放缩等具有不敏感特性的尺度不变特征转换SIFT算法进行研究，并将其用于人脸匹配，同时采用ORL／YALE人脸库进行了大量的实验。根据实验结果并结合人脸特征，本文改进了原SIFT算法中欧氏距离的相似性度量方式，结果表明使用该方法能获得更好的人脸特征匹配效果。在实时性方面，为了尽可能将视频环境下的人脸识别做到实时，基于视频的实时人脸识

3、别方法的研究‘本文搭建的系统测试平台未采用传统的CPU架构，尝试采用了CPU与图像处理器GPU并行架构，在花费时间最多的人脸检测部分使用了基于GPU的计算统一设备架构CUDA并行运算，在人脸识别部分使用了CPU多线程的并行运算，并且人脸检测与识别的过程是相互独立、并行的。测试结果表明，该架构下的人脸识别速度是传统CPU架构下速度的10倍以上，在一定程度上达到了实时检测与识别。关键词：自适应增强，局部锐化，尺度不变特征转换，图像处理器，计算统一设备架构，人脸识别，实时性江苏大学硕士学位论文ABSTRACTInexistingbiometricidentifi

4、cationways，thefacerecognitionhasbroadapplicationprospectsinpublicsecuritydepartment，publictransportationindustry，bankingandotherindustries，becauseofitsfriendly，non—contact，difficulttobedetected．Withthematurityofthecomputertechonoloyandmultimediatechnology，themajorinstitutionsanden

5、terprisespaymoreattentiontofocusonresearchingfacerecognitionbasedonVideenvironment．Buttherearestillmanyproblemsinpracticalapplications，theabilityoffaceidetificationwilldecreaseunderthecomplexscene，facerecognitionspeedisdifficulttosatisfywithreal—timeapplication．Bothofthemconstrain

6、theapplicationoffacerecognitioninvideosurveillancesystems．Tosolvetheseproblems，thispaperrefersrelationalsolutionsproposedbydomesticandoverseasscholars，dressesthemaccordingtotheacutualsituation，andputforwardrelativelyamorereasonableandeffectivesolution．Maincontentsasfollows：Infaced

7、etection，thispaperproposesamethodbasedonAdaptiveBoosting(AdaBoost)algorithmmergingwiththeeyecontourfeaturebycombiningstatistics—basedwithfeature—basedapproach．Intheprocessoflocatingtheeyecontour，anapproachbycombiningthresholdsegmentationwithLaplacianoperatorisgivenoutintheoperatio

8、nofthelocalsharpening．Infacematch