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- 生物识别的十大关键技术
- 作者： 孙哲南 谭铁牛 来源：计算机世界 年份：2007 文献类型 ：报纸 关键词： 生物特征识别 生物识别系统 人脸检测 采集装置 特征信号 研究人员 识别方法 人脸识别 生物识别技术 特征表达
- 描述：1生物特征传感器技术通过某种原理可以测量生物特征，并将其转化成计算机可以处理的数字信号，这就是生物特征传感器的主要任务，也是生物特征识别的第一步。大部分的生物特征都是通过光学传感器如CCD或CMOS形成图像信号，例如人脸、指纹、虹膜、掌纹、手形、静脉等。但是虹膜和静脉图像需要主动的红外光源才可以得到
- 基于动态序列图像的人脸识别
- 作者： 刘亮 来源：中国科学院自动化研究所 年份：2007 文献类型 ：学位论文 关键词： 在线学习 主元空间合并 主元分析 人脸识别
- 描述：基于动态序列图像的人脸识别，是一个近几年刚刚兴起的研究方向。本文中主要讨论的是从序列图像到序列图像的人脸识别，即训练数据和测试数据都是连续的人脸图像序列。主要工作如下： ①在人脸表观模型在线学习方面，提出了两种新的在线学习方法，即K-主元空间学习和T-主元空间学习。 对于K-主元空间学习，每个人对应的主元空间的个数是固定的。在线学习的过程中，通过增量主元分析、主元空间合并、主元空间分裂来动态调整各个主元空间，使用不同主元空间之间的转移次数来利用序列中的动态信息。 对于T-主元空间学习，每个人对应的主元空间的个数是不固定的，使用增量主元分析来调整主元空间。在线学习的过程中，可以保证各个主元空间中包含的样本数目单调递增，除了一个最小的数目。 这两种方法都是由训练集中每个人的人脸图像序列学习出若干主元空间来近似表达人脸表观流形，并且都不需要预先离线训练一个模型，因此实现了完全的在线学习。实验表明，两种方法都可以获得较好的识别效果。 ②本文中提出了一种快速PCA(主元分析)算法，在对大规模高维数据进行主元分析时，快速PCA算法与传统PCA算法相比在时间复杂度和空间复杂度方面有显著的优势。一个大数据集首先被划分成若干小数据集，然后将传统PCA算法应用于各个小数据集，得到一系列主元空间，其中每个主元空间对应一个小数据集。最后，将这些主元空间按最矮二叉树形式两两合并，最终得到的主元空间包含了原始数据集的主元分析结果。文中详细分析了这种快速PCA算法可能引入误差的上限。 本文中将这个算法应用于序列图像人脸识别中关键帧的选取。首先使用快速PCA算法计算训练样本集的主元空间，然后计算测试序列中待识别图像到这个主元空间的距离，以判断该图像是否为关键帧。将非关键帧在识别前舍弃，以提高整个序列的识别精度。实验表明，这种方法可以取得较好的识别效果，同时与传统PCA算法相比，大幅度减少了计算人脸主元空间所需的时间。
- 三维人脸识别关键问题研究
- 作者： 黄永刚 来源：中国科学院自动化研究所 年份：2007 文献类型 ：学位论文 关键词： 人脸特征提取 多模态人脸识别 三维脸识别 融合 深度图像 关联特征
- 描述：利用人脸的空间形状结构信息进行分类的三维人脸识别是人脸识别领域新的研究热点，人们寄希望于它能解决传统二维人脸识别的光照、姿态、表情变化的瓶颈问题，目前正受到广泛的关注，初步的研究成果令人鼓舞。 三维人脸识别系统目前研究热点主要包括数据获取、特征点检测、建模、去噪、特征提取、分类器设计、与二维人脸信息的融合等关键性问题。本文针对其中的特征提取、分类器设计、多模态融合等三个问题进行了研究。文中主要工作与贡献包括： ①在特征提取方面，提出了一种基于几何特征和关联特征统计量的特征提取方法。一方面从全局统计的角度分析比较了传统的几何特征，如深度、曲率等：另一方面提出关联特征来描述人脸的三维结构，并提出了一种三维局部二值模式描述子(3DLBP)来描述三维人脸的关联特征：最后融合几何特征和关联特征统计量形成一种可分性好的三维人脸特征。 ②在分类识别方面.提出了一种基于类内类间深度差直方图统计量的识别方法。人脸的深度图像的象素值直接反映了人脸上每点的三维深度信息，他们的相减差就直接反映了两幅人脸结构特征差异。与灰度差异会受到光照变化的强烈影响不同，这种深度差异只受预处理配准误差和表情变化的影响。我们采用计算局部最小差异绝对值来代替两幅深度图像的直接相减，并提出三种框架来融合局部匹配和全局匹配，以减小配准误差和表情变化的影响。实验结果表明经过两步改进处理，两者的影响小于不同人脸的差异影响，所提出的的方法取得很好的识别效果。 ④在多模态融合方面，研究分析了目前融合二维和三维信息的人脸识别的研究现状，并做了一些尝试性探索。我们将局部GABOR二值模式算子应用于三维人脸识别，并比较分析了一些常见的融合方法的融合性能。 总的说来，本文对三维人脸识别的特征提取、分类识别、多模态融合等环节做了一些初步尝试和探索。