基于單視圖多姿態(tài)的人臉識別方法研究.pdf

1、人臉識別作為少數(shù)幾個同時具有高精度和低干涉的生理特征識別方法，在數(shù)字身份認(rèn)證、公共安全、多媒體等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。目前，在控制配合條件下的人臉識別系統(tǒng)能夠取得較高的識別率，但當(dāng)人臉存在姿態(tài)變化時，同時是單視圖時，人臉識別系統(tǒng)面臨巨大挑戰(zhàn)。
　　本文圍繞單視圖多姿態(tài)的人臉識別方法進(jìn)行了系統(tǒng)研究，具體工作和主要成果包括：
　　1、提出一種基于線性回歸算法與支持向量機(jī)相結(jié)合的方法。針對待識別人臉存在姿態(tài)變化，基于線性回歸算法

2、尋求正、側(cè)人臉之間的關(guān)系，然后利用此關(guān)系進(jìn)行姿態(tài)校正。最后，利用支持向量機(jī)在小樣本分類上的優(yōu)勢，采用遺傳算法篩選其參數(shù)，對校正后的待識別人臉進(jìn)行分類識別。在CAS-PEAL-R1人臉庫上，識別率達(dá)86％。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在處理基于單視圖多姿態(tài)的人臉識別問題時，識別率高于同類其它方法。
　　2、提出種一基于單張三維人臉重建生成虛擬多視圖的方法。針對訓(xùn)練樣本不足的問題，借助基于稀疏形變模型的三維人臉重建方法，重建輸入人臉的三維人臉