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人脸识别特征抽取算法的研究

人脸识别特征抽取算法的研究
人脸识别特征抽取算法的研究

图像中角点(特征点)提取与匹配算法

角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像,通过角点检测算法,进而找出这两幅图像的共同点,从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法,该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口,计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化,并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ,y 方向上移动v ,Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式: 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中,,x y E 为窗口内的灰度变化度量;,x y w 为窗口函数,一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=; I 为图像灰度函数,略去无穷小项有: 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ (2) 将,x y E 化为二次型有: ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵: 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到: 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中,R 为旋转因子,对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状,其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时,表明目标点附近区域为“平坦区域”;特征值一大一小时,表明特征点位于“边缘”上;只有当两个特征值均比较大时,沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到: 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6)

SIFT 特征提取算法详解

SIFT 特征提取算法总结 主要步骤 1)、尺度空间的生成; 2)、检测尺度空间极值点; 3)、精确定位极值点; 4)、为每个关键点指定方向参数; 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的。在 Lowe 的论文中, 将第0层的初始尺度定为1.6,图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息,所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍,以保留原始图像信息,增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。 next octave 是由first octave 降采样得到(如2) , 尺度空间的所有取值,s为每组层数,一般为3~5 在DOG尺度空间下的极值点 同一组中的相邻尺度(由于k的取值关系,肯定是上下层)之间进行寻找

在极值比较的过程中,每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的,为了满足尺度 变化的连续性,我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像, 高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像.

If ratio > (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10) 表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次 通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度(达到亚像素精度)?

直方图中的峰值就是主方向,其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向 Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key point The user may choose a threshold to exclude key points based on their assigned sum of magnitudes. 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数,使算子具备 旋转不变性。以关键点为中心的邻域窗口内采样,并用直方图统计邻域像素的梯度 方向。梯度直方图的范围是0~360度,其中每10度一个柱,总共36个柱。随着距中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函 数对直方图进行平滑,减少突变的影响。

基于PCA算法的人脸识别毕业设计论文

太原科技大学 毕业设计(论文) 设计(论文)题目:基于PCA算法的人脸识别

毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名:日期: 指导教师签名:日期: 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名:日期: Ⅰ

学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:日期:年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名:日期:年月日 导师签名:日期:年月日 Ⅰ

人脸识别过程和相关算法(2013)

人 脸 识 别 过 程 图1 人脸识别流程图 1. 人脸的检测和定位:检测图中有没有人脸,将人脸从背景中分割出来,获 取人脸或人脸上的某些器官在图像上的位置。 2. 特征提取:提取特征点,构造特征矢量;多个样本图像的空间序列训练出 一个模型,它的参数就是特征值;模版匹配法用相关系数做特征;而大部分神经网络方法则直接使用归一化后的灰度图像作为输入,网络的输出就是识别结果,没有专门的特征提取过程。 3. 识别:将带识别的图像或特征与人脸数据库里的特征进行匹配,进而将给 出的人脸图像与数据库中的某一个人脸图像及其名字,相关性对应起来。 人脸检测方法 基于知识的方法 a) 优点:规则简单。 视频捕获图像预处理人脸检测人脸特征提取人脸识别人脸数据库比对

b)缺点:难以将人类知识转化为明确的规则。 基于特征的方法 c)优点:可以依据面部器官的几何关系进行人脸检测。 d)缺点:光照、噪声和遮挡可能使得人脸的边界特征被弱化,从而使得算 法难以使用。 基于模版匹配的方法 e)优点:简单高效。 f)缺点:难以应对各种不同的成像条件;关于人脸模式和非人脸模式不存 在一个清晰的、明确的界限。 基于外观的方法 g)优点:通过大量的样本训练使得人脸识别的精确度高。 h)缺点:算法复杂。 基于肤色的系统 i)优点:不受人脸姿态变化的影响。 j)缺点:受光照等外在因素影响较大。

人脸识别方法 基于几何特征的识别方法 a)优点: i.符合人类识别人脸的机理,易于理解。 ii.对每幅图像只需存储一个特征矢量,存储量小。 iii.对光照变化不太敏感。 b)缺点: i.从图像中抽取稳定的几何特征比较困难,特别是特征受到遮挡时。 ii.对强烈的表情变化和姿态变化的鲁棒性较差。 iii.一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息丢失,该方法比较适合于人脸图像粗分类。基于统计的识别方法:隐马尔可夫法 c)优点:人脸识别率高。 d)缺点:算法实现复杂。 基于连接机制的方法 e)优点: i.能够根据有代表性的样本自我学习,具有鲁棒性和自适应性。 ii.以并行的方式处理信息,配以硬件实现,可以显著地提高速度。 f)缺点:算法实现复杂。

人脸识别技术的主要研究方法

1、绪论 人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。人脸识别是一种重要的生物特征识别技术,应用非常广泛。与其它身份识别方法相比,人脸识别具有直接、友好和方便等特点,因而,人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值,而且在模式识别中具有重要的理论意义,目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词:人脸识别 2、人脸识别技术的主要研究方法 目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多,常用的方法有:基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。人脸识别流程图如图2.1所示: 图2.1人脸识别流程图 3、基于几何特征的人脸识别方法 基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法,由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设:人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性,如形状、肤色、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征,并利用这些特征来定位入脸。这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高,对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子,因此,这类方法对图像质量要求较高,对光照和背景等有较高的要求,因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘,从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板),然后在检测人脸时,计算输入图像与模板之间的相关值,这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述,最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多,但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理,也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板,而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度,非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习,再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。因此,这也是j 种自下而上的方法。这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很好的检测结果,并且

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理 主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法,通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果; 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型,主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别,首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点,并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧 面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究,结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进,其基本思想是: 设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数,通过调整模型参数使能量函数最小化,此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。 2. 局部特征分析方法(Local Face Analysis) 主元子空间的表示是紧凑的,特征维数大大降低,但它是非局部化的,其核函数的支集扩展在整个坐标空间中,同时它是非拓扑的,某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系,而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性,似乎这更符合神经信息处理的机制,因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑,Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果,它构成了FaceIt人脸识别软件的 基础。 3. 特征脸方法(Eigenface或PCA)

SIFT特征点提取与匹配算法

SIFT 特征点匹配算法 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分,可细化分为五个部分: ① 尺度空间极值检测(Scale-space extrema detection ); ② 精确关键点定位(Keypoint localization ) ③ 关键点主方向分配(Orientation assignment ) ④ 关键点描述子生成(Keypoint descriptor generation ) ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配(Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ) 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一,就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的,我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明,变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为:(,,)L x y σ,是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到,即: ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ (1.1) 其中:2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中,为了能相对高效地计算出关键点的位置,建议使用的是差分高斯函数(difference of Gaussian )(,,)D x y σ。其定义如下: ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= (1.2) 如上式,D 即是两个相邻的尺度的差(两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k )。

基于LBP的人脸识别算法研究

基于LBP的人脸识别算法研究 一、应用背景 随着社会的发展以及技术的进步,人们对快速、高效的自动身份验证的要求日益迫切,生物识别技术在科研领域得到了极大的重视和发展。在人与人的接触中,人脸所包含的视觉信息占据了重要地位,它无疑是区分人与人之间差异的最重要特征之一。相对于指纹、虹膜、掌纹、步态、笔迹、声纹等生物特征,利用人脸来识别具有不可比拟的优势:操作隐蔽,特别适用于安全、监控、和抓逃工作;非接触式采集,无侵犯性,容易接受;方便、快捷、强大的实时追踪能力;符合人类识别习惯,交互性强;应用摄像头即可完成图像采集,设备成本较低。人脸识别属于计算机科研领域的一项热门技术,它是一种基于生物特征的识别技术,利用计算机从图像或图像序列中检测出人脸,并判断其身份。 人脸识别目前主要运用在如下三个方面: 第一,刑侦破案方面。例如,公安部门获得案犯的照片之后,可以利用人脸识别技术在存储罪犯照片的数据库中找出最相像的人,即嫌疑犯。 第二,证件验证方面。如身份证、驾驶执照以及其他很多证件上都有照片,现在这些证件多是人工验证的,如果应用人脸识别技术,这项任务就可以交给机器去完成,从而实现自动化智能管理。 第三,人口控制方面。此应用范围很广,例如可以设在楼宇单位或者私人住宅入口的安全检查,也可以是计算机系统或者情报系统等的入口检查。 世界上很多国家都在积极地开展对人脸识别技术的相关研究,不同的研究机构或研究人员按照不同的划分标准,对人脸识别的研究内容的分类不尽相同。在此处按其所研究得具体技术的范围可以大致将人脸识别分为如下四个方面的内容来进行阐述: (1)人脸检测,主要的方法有:基于轮廓(或肤色等)信息人脸检测方法,基于Adaboost 算法人脸检测方法,基于支持向量机(SVM)人脸检测方法以及基于神经网络的人脸检测方法等; (2)人脸特征描述与提取即特征提取,主要方法:基于局部二值模式纹理特征提取方法,基于人脸几何特征的特征提取方法,还有基于主成分特征(PCA)特征提取方法,基于独立元特征的特征提取算法,如Gabor等,还有2D 和3D 形变模型方法等; (3)人脸特征降维,主要方法:线性降维方法如主成分分析PCA和LDA (Linear Discriminate Analysis) 等发展到非线性降维方法如局部线性嵌入(LLE) 、等距嵌入

人脸识别主要算法原理

人脸识别主要算法原理 主流的技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法,通常需要和其他结合才能有比较好的效果; 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型,主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别,首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点,并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究,结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进,其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数,通过调整模型参数使能量函数最小化,此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。 2. 局部特征分析方法(Local Face Analysis) 主元子空间的表示是紧凑的,特征维数大大降低,但它是非局部化的,其核函数的支集扩展在整个坐标空间中,同时它是非拓扑的,某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系,而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性,似乎这更符合神经信息处理的机制,因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑,Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果,它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。 3. 特征脸方法(Eigenface或PCA)

人脸识别算法都有哪些

主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别,首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点,并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究,结果不容乐观。 可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进,其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数,通过调整模型参数使能量函数最小化,此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 2. 局部特征分析方法(Local Face Analysis) 主元子空间的表示是紧凑的,特征维数大大降低,但它是非局部化的,其核函数的支集扩展在整个坐标空间中,同时它是非拓扑的,某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临

近性没有任何关系,而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性,似乎这更符合神经信息处理的机制,因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑,Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果,它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。 3. 特征脸方法(Eigenface或PCA) 特征脸方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行的算法之一,具有简单有效的特点, 也称为基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)的人脸识别方法。 特征子脸技术的基本思想是:从统计的观点,寻找人脸图像分布的基本元素,即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量,以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。 实际上,特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇,统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间,称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离,若窗口图像满足阈值比较条件,则判断其为人脸。 基于特征分析的方法,也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量,这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系,而且也保留了各部件本身的信息,而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。

SIFT特征点提取与匹配算法

二 特征点提取算法 1、基于SIFT (Scale Invariant Feature Transform )方法的图像特征匹配 参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ” 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分,可细化分为五个部分: ① 尺度空间极值检测(Scale-space extrema detection ); ② 精确关键点定位(Keypoint localization ) ③ 关键点主方向分配(Orientation assignment ) ④ 关键点描述子生成(Keypoint descriptor generation ) ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配(Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ) 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一,就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的,我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明,变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为:(,,)L x y σ,是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到,即: ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ (1.1) 其中:2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中,为了能计算的相对高效,所真正使用的是差分高斯尺度空间(difference of Gaussian )(,,)D x y σ。其定义如下: ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= (1.2) 如上式,D 即是由两个相邻的尺度的差(两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k )。

图像特征提取算法

Histograms of for Human Detection Navneet Dalal and Bill Triggs INRIA Rh?o ne-Alps,655avenue de l’Europe,Montbonnot38334,France {Navneet.Dalal,Bill.Triggs}@inrialpes.fr,http://lear.inrialpes.fr Abstract We study the question of feature sets for ob-ject recognition,adopting linear SVM based human detec-tion as a test case.After reviewing existing edge and gra-dient based descriptors,we show experimentally that grids of Histograms of Oriented Gradient(HOG)descriptors sig-ni?cantly outperform existing feature sets for human detec-tion.We study the in?uence of each stage of the computation on performance,concluding that?ne-scale gradients,?ne orientation binning,relatively coarse spatial binning,and high-quality local contrast normalization in overlapping de-scriptor blocks are all important for good results.The new approach gives near-perfect separation on the original MIT pedestrian database,so we introduce a more challenging dataset containing over1800annotated human images with a large range of pose variations and backgrounds. 1Introduction Detecting humans in images is a challenging task owing to their variable appearance and the wide range of poses that they can adopt.The?rst need is a robust feature set that allows the human form to be discriminated cleanly,even in cluttered backgrounds under dif?cult illumination.We study the issue of feature sets for human detection,showing that lo-cally normalized Histogram of Oriented Gradient(HOG)de-scriptors provide excellent performance relative to other ex-isting feature sets including wavelets[17,22].The proposed descriptors are reminiscent of edge orientation histograms [4,5],SIFT descriptors[12]and shape contexts[1],but they are computed on a dense grid of uniformly spaced cells and they use overlapping local contrast normalizations for im-proved performance.We make a detailed study of the effects of various implementation choices on detector performance, taking“pedestrian detection”(the detection of mostly visible people in more or less upright poses)as a test case.For sim-plicity and speed,we use linear SVM as a baseline classi?er throughout the study.The new detectors give essentially per-fect results on the MIT pedestrian test set[18,17],so we have created a more challenging set containing over1800pedes-trian images with a large range of poses and backgrounds. Ongoing work suggests that our feature set performs equally well for other shape-based object classes. We brie?y discuss previous work on human detection in §2,give an overview of our method§3,describe our data sets in§4and give a detailed description and experimental evaluation of each stage of the process in§5–6.The main conclusions are summarized in§7. 2Previous Work There is an extensive literature on object detection,but here we mention just a few relevant papers on human detec-tion[18,17,22,16,20].See[6]for a survey.Papageorgiou et al[18]describe a pedestrian detector based on a polynomial SVM using recti?ed Haar wavelets as input descriptors,with a parts(subwindow)based variant in[17].Depoortere et al give an optimized version of this[2].Gavrila&Philomen [8]take a more direct approach,extracting edge images and matching them to a set of learned exemplars using chamfer distance.This has been used in a practical real-time pedes-trian detection system[7].Viola et al[22]build an ef?cient moving person detector,using AdaBoost to train a chain of progressively more complex region rejection rules based on Haar-like wavelets and space-time differences.Ronfard et al[19]build an articulated body detector by incorporating SVM based limb classi?ers over1st and2nd order Gaussian ?lters in a dynamic programming framework similar to those of Felzenszwalb&Huttenlocher[3]and Ioffe&Forsyth [9].Mikolajczyk et al[16]use combinations of orientation-position histograms with binary-thresholded gradient magni-tudes to build a parts based method containing detectors for faces,heads,and front and side pro?les of upper and lower body parts.In contrast,our detector uses a simpler archi-tecture with a single detection window,but appears to give signi?cantly higher performance on pedestrian images. 3Overview of the Method This section gives an overview of our feature extraction chain,which is summarized in?g.1.Implementation details are postponed until§6.The method is based on evaluating well-normalized local histograms of image gradient orienta-tions in a dense grid.Similar features have seen increasing use over the past decade[4,5,12,15].The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of local intensity gradients or 1

人脸识别技术的几个主要研究方向

人脸识别技术的几个主要研究方向 1 引言 计算机人脸识别是指基于已知的人脸样本库,利用计算机分析图像和模式识别技术从静态或动态场景中,识别或验证一个或多个人脸。通常识别处理后可得到的基本信息包括人脸的位置、尺度和姿态信息。利用特征提取技术还可进一步抽取出更多的生物特征(如:种族、性别、年龄..) 。计算机人脸识别是目前一个非常活跃的研究课题,它可以广泛应用于保安系统、罪犯识别以及身份证明等重要场合。虽然人类对于人脸的识别能力很强,能够记住并辨识上千个不同的人脸,可是对于计算机则困难多了,其表现在:人脸表情丰富;人脸随年龄的增长而变化;发型、胡须、眼镜等装饰对人脸造成的影响;人脸所成图像受光照、成像角度以及成像距离等影响。 计算机人脸识别技术是近20年发展起来的,90年代更成为科研热点,仅从1990 年到1999年之间,EI 可检索到的相关文献多达数千篇,关于人脸识别的综述也屡屡可见[1] 。自动人脸识别系统包括两个主要技术环节首先是人脸检测和定位,然后是对人脸进行特征提取和识别(匹配)。本文着重介绍人脸识别技术的各类方法,通过对比指出各类方法的优缺点及今后的发展方向。 2 人脸检测和定位 人脸检测和定位即对于给定的一幅图像检测图像中是否有人脸,若有则确定其在图像中的位置,并从背景中分割出来。这是个极富挑战性的问题,因为人脸是非刚体,且人脸在图像中的大小和方向以及人的肤色和纹理等方面有很大的可变形。人脸检测问题主要有四种:(1)对于给定的一幅人脸图像,将其中的人脸定位并给出其位置;(2)在一幅混乱的单色场景图中检测出所有的人脸;(3)在彩色图像中检测(定位)所有人脸;(4)在某一视频序列中,检测和定位出所有人脸。文献[2]对人脸检测进行了较为详细的综述,指出常用的人脸检测方法有四种:(1)基于知识的方法;(2)基于人脸固定特征的方法;(3)基于模板匹配的方法;(4)基于外貌的方法(Appearance-based methods),在基于模板匹配的方法中所采用的是预先确定的模板,而在基于外貌的方法中其模板的选择是通过对一系列图像的学习而确定的。一般来说,基于外貌的方法依靠统计和学习技术来找出人脸和非人脸图像的相关特征。在该方法中有特征脸法、基于聚类的方法、神经网络方法和支持向量机的方法。CMU库是常用的人脸检测库,主要的算法评定指标为错误接受率(FAR)和错误拒绝率(ARR)。 3 人脸特征提取和识别 目前大部分研究主要是针对二维正面人脸图像,也有基于三维人脸模型的方法,还有一种所谓的混合系统的身份鉴定系统。 3.1 二维正面人脸识别 在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化和灰度归一化。几何归一化是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样大

基于matlab的人脸识别算法(PCA)

3.基于matlab的人脸识别算法 3.1 问题描述 对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵,也可以扩展开,看成一个矢量,如一幅 N*N 象素的图像可以视为长度为N2 的矢量,这样就认为这幅图像是位于N2 维空间中的一个点,这种图像的矢量表示就是原始的图像空间,但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。不管子空间的具体形式如何,这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的,首先选择一个合适的子空间,图像将被投影到这个子空间上,然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度,最常见的就是各种距离度量。因此,本次试题采用PCA算法并利用GUI实现。 对同一个体进行多项观察时,必定涉及多个随机变量X1,X2,…,Xp,它们都是的相关性, 一时难以综合。这时就需要借助主成分分析来概括诸多信息的主要方面。我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息,而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质。 任何一个度量指标的好坏除了可靠、真实之外,还必须能充分反映个体间的变异。如果有一项指标,不同个体的取值都大同小异,那么该指标不能用来区分不同的个体。由这一点来看,一项指标在个体间的变异越大越好。因此我们把“变异大”作为“好”的标准来寻求综合指标。3.1.1 主成分的一般定义 设有随机变量X1,X2,…,Xp,其样本均数记为,,…,,样本标准差记为S1,S2,…,Sp。首先作标准化变换,我们有如下的定义: (1) 若C1=a11x1+a12x2+ … +a1pxp,…,且使 Var(C1)最大,则称C1为第一主成分; (2) 若C2=a21x1+a22x2+…+a2pxp,…,(a21,a22,…,a2p)垂直于(a11,a12,…,a1p),且使Var(C2)最大,则称C2为第二主成分; (3) 类似地,可有第三、四、五…主成分,至多有p个。 3.1.2 主成分的性质 主成分C1,C2,…,Cp具有如下几个性质: (1) 主成分间互不相关,即对任意i和j,Ci 和Cj的相关系数 Corr(Ci,Cj)=0 i j (2) 组合系数(ai1,ai2,…,aip)构成的向量为单位向量, (3) 各主成分的方差是依次递减的,即 Var(C1)≥Var(C2)≥…≥Var(Cp)

图像局部特征点检测算法综述

图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了,图像特征检测的方法很多,又加上各种算法的变形,所以难以在短时间内全面的了解,只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说,图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰,本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式,列出了主体的框架,后面还有许多地方需要增加与修改,例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面,后面会增一些具有实际代码的例子,尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提,它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式,从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中,我们看不出任何信息,所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息,一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达,它只能反正图像上具有的局部特殊性,所以它只适合于对图像进行匹配,检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征,如颜色分布,纹理特征,主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰,光照,旋转,噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言,局部特征点,往往对应着图像中的一些线条交叉,明暗变化的结构中,受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域,如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域,所以它比角点的噪能力要强,稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法(LOG),以及利用像素点Hessian矩阵(二阶微分)及其行列式值的方法(DOH)。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点,所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵:

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