基于几何匹配和分合算法的人脸识别
基于几何匹配和分合算法的人脸识别 目前在人脸定位领域，几何模型匹配方法得到了广泛的使用。本文对几何模型匹配方法进行了研究，提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究。在Microsoft Windows 98平台上Borland Delphi 3.0开发环境下，采用上述算法编制了人脸定位的软件。实验证明，该软件对于尺寸足够大的清晰的正面单个/多个人脸情形能够正确检测定位，典型耗时为3～40秒钟。最后，本文探讨了几何匹配算法和分合算法的优缺点，提出了进一步工作的方向。关键词：人脸定位，几何匹配，分合算法，二值化，图像分割，成组算法，评价函数。
基于几何匹配和分合算法的人脸识别摘要.......................................................... 1Abstract........................................................ 2目录.......................................................... 3第一章引言.................................................... 41.1人脸定位概述及其与人脸识别的关系...................... 41.2人脸定位算法.......................................... 51.3分割算法和区域生长.................................... 61.4论文的主要工作........................................ 7第二章一种有效的分割算法: 分合算法............................ 82.1 人脸定位中的图像分割................................... 82.2 分合算法描述........................................... 92.3 成组算法.............................................. 132.4 形状属性的计算........................................ 14第三章预处理和几何匹配....................................... 193.1预处理............................................... 193.2几何匹配算法......................................... 24第四章软件的组成和操作....................................... 284.1软件的组成........................................... 284.2软件的操作........................................... 30第五章论文工作总结........................................... 326.1关于几何匹配算法和分合算法的总结..................... 326.2将来工作的展望....................................... 346.3致谢................................................. 34参考文献....................................................... 35
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