基于人臉識(shí)別技術(shù)的智能系統(tǒng)研究與開發(fā)

在參數(shù)橢圓模板的基礎(chǔ)上，加入對(duì)眼睛、眉毛和嘴巴特征的參數(shù)描述，進(jìn)而利用改進(jìn)的模板進(jìn)行檢測與定位，取得了較好的結(jié)果。并且，在通過調(diào)節(jié)參數(shù)區(qū)分目標(biāo)人物時(shí)，也有較好的表現(xiàn)。經(jīng)分析，檢測與定位成功率的提高得益于對(duì)臉部器官外形參數(shù)的有效地描述，使其過濾了大多數(shù)的背景中的干擾，取得了較好的效果。在調(diào)節(jié)面部器官的外形參數(shù)時(shí)，模型取得了較好的區(qū)分效果，這可以認(rèn)為是各目標(biāo)人物的個(gè)人特征的真實(shí)反應(yīng)。其中仍然存在的問題是，在人臉傾斜，或有眼鏡、大片頭發(fā)遮蓋等情況發(fā)生時(shí)，將對(duì)檢測與定位的效果產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。

6 結(jié)論

人臉檢測與識(shí)別研究的趨勢是利用多種線索（頭發(fā)、膚色、器官、輪廓、模板等），綜合多種分類方法（混合高斯模型、概率模型、神經(jīng)網(wǎng)與支持向量機(jī)等），啟發(fā)式信息與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法相結(jié)合?？傊?，由于人臉對(duì)象的非剛體性，以及姿態(tài)、光照、遮擋等各種變化因素的影響和實(shí)時(shí)性要求，高性能的人臉檢測仍是一個(gè)困難的問題。

7本文作者創(chuàng)新點(diǎn)：

1采用基于參數(shù)化的橢圓型人臉模板與基于眼睛及嘴巴幾何特征相結(jié)合的人臉定位方法，根據(jù)其眼睛、鼻部及嘴部的幾何特征參數(shù)，對(duì)實(shí)驗(yàn)人臉庫進(jìn)行監(jiān)督下的分類。

2提出了結(jié)合人臉模板和人臉特征進(jìn)行人臉檢測的方法，并對(duì)現(xiàn)有的人臉檢測與定位的方法提出了改進(jìn)，進(jìn)而提取臉部特征，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)智能識(shí)別系統(tǒng)，經(jīng)檢驗(yàn)，模型取得了較好的區(qū)分效果。

3.本項(xiàng)目為作者所在學(xué)院智能機(jī)器人研究課題之子課題，該課題目前已初步實(shí)用化，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益累計(jì)達(dá)110萬元。本項(xiàng)目實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如FERET'97及FRVT 2000,以及BioID人臉庫等，均為互聯(lián)網(wǎng)上公開資料，所采用的研究方法為實(shí)驗(yàn)法。

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