【摘 要】
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该文研究了基于人脸识别的身份认证方法,包含准正面人脸认证方法和准正面人脸鉴别方法,方法中包括了人眼自动定位与人脸图像归一化、小波分解与积分投影法提取人脸特征、支持
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该文研究了基于人脸识别的身份认证方法,包含准正面人脸认证方法和准正面人脸鉴别方法,方法中包括了人眼自动定位与人脸图像归一化、小波分解与积分投影法提取人脸特征、支持向量机分类器三个主要部分.该文主要创新点有:·提出了一种在复杂背景下从灰度图像中直接定位人眼的新算法,无需先确定人脸位置,在速度和准确性方面具有良好的性能.·提出了一种在复杂背景下从彩色图像中直接定位人眼的新算法.通过运用肤色信息缩小检测人眼的搜索区域,进一步提高了人眼定位的准确性和速度.·提出了将小波分解后低频子带图像与其灰度积分投影相结合的人脸特征提取算法.该算法兼有小波分解所提取的人脸特征容量较少、对人脸表情变化不太敏感的优点,以及灰度积分投影能够较好地反映出人脸器官特征局域性的特点,是一种更有效的人脸特征提取方法.·提出了基于活跃集迭代法的C<,3>-SVM(批)增量学习算法.对大规模分类问题,极大提高了学习速度,克服了基于最优化直接求解方式的常规SVM学习算法速度相当慢的缺点.·提出了新的准正面人脸认证与鉴别方法,设计并实现了准正面人脸认证模型系统.实验测试结果表明所提出的方法及系统在学习速度、识别速度与识别率方面均具有良好的性能.
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