PDF《中国科学院研究生院 博士学位论文》

分类号 TP3 密级 UDC 编号 中国科学院研究生院 博士学位论文 人脸识别中若干关键问题的研究 山世光 指导教师 高文教授 中科院计算所 申请学位级别 工学博士 学科专业名称 计算机应用 论文提交日期 2004.

05 论文答辩日期 2004.07 培养单位 中国科学院计算技术研究所 学位授予单位 中国科学院研究生院 答辩委员会主席

2 声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果.就我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中 不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果.与我一同工作的同志对本研 究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意. 作者签名: 日期: 关于论文使用授权的说明 中国科学院计算技术研究所有权处理、保留送交论文的复印件,允许 论文被查阅和借阅;

并可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、 缩印或其它复制手段保存该论文. 作者签名: 导师签名: 日期: 摘要 I 摘要自动人脸识别(AFR)研究试图赋予计算机根据面孔辨别人物身份的能力.该研究 具有重要的科学意义和巨大的应用价值.从学科建设与发展的角度看,AFR 作为一个 科学问题,是一个典型的图像模式分析、理解与分类计算问题,涉及模式识别,计算机 视觉,智能人机交互,图形学,认知科学等多个学科.同时,作为生物特征识别关键技 术之一的 AFR 技术则在公共安全、信息安全、金融等领域具有潜在的应用前景. 经过三十多年的发展,AFR 技术取得了长足的进步,目前最好的 AFR 系统在理想 情况下已经能够取得可以接受的识别性能.但测试和实践经验表明:非理想条件下的人 脸识别技术还远未成熟!要开发出真正鲁棒、实用的 AFR 应用系统还需要解决大量的 关键问题,尤其需要研究: (1)作为识别必要前提条件的面部关键特征精确定位问题;

(2)高效的人脸描述特征及其相应的高精度核心识别算法;

(3)如何提高 AFR 系统对 不可避免的配准错误的鲁棒性问题.另外,对开发鲁棒实用的 AFR 系统而言,研究应 用系统设计层面的诸多工程技术问题同样至关重要.以设计开发鲁棒、实用的 AFR 系 统为目标,本文重点探讨了人脸识别中的上述关键问题.本论文的主要贡献总结如下: 1. 全面综述了人脸识别研究的历史和现状 人脸识别研究国内外综述文章最晚也是

2000 年发表的,实际综述内容大多是

1999 年前的文献情况. 本文给出的 AFR 综述首先探讨了 AFR 的一般计算模型, 并按照 AFR 发展特点,将AFR 研究划分为三个历史阶段,对每个阶段研究的特点以及代表性方法 进行了较为详尽的总结,并从面部特征自动定位、人脸表示模型、分类和识别算法三个 角度对人脸识别领域的主要方法进行了分类整理.在此基础上,结合近年来主要的人脸 识别评测,对人脸识别研究的现状进行了阐述.此外,还总结了现有的主要商业人脸识 别系统以及主要的公共人脸图像库的情况.最后讨论了人脸识别领域目前仍然面临的主 要开放问题并简单分析了 AFR 领域的主要技术趋势. 2. 研究了特征精确配准问题,提出了局部纹理约束的主动表观模型 LTC-AAM 面部特征精确配准是鲁棒实用的人脸识别系统的基本前提.主动形状模型(ASM) 和主动表观模型(AAM)是目前解决该问题的主流方法.在对它们的优缺点进行综合 分析的基础上,本文对二者进行集成,提出了一种局部纹理约束的主动表观模型 LTC-AAM.该模型的要点包括: (1)继承了 ASM 的局部纹理匹配模型,并针对面部 轮廓点采用了边缘增强的局部纹理匹配模型;