發(fā)布時(shí)間：2020-09-22 16:44

　　 人臉識別作為身份快速驗(yàn)證的重要技術(shù)之一,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于保障社會(huì)安全、信息安全的各大領(lǐng)域。傳統(tǒng)的人臉識別是將視頻設(shè)備采集到的人臉照片跟數(shù)據(jù)庫中的照片圖像進(jìn)行匹配。但在犯罪案件中,存在大量無法獲得有效人臉照片的情況,這就依賴于法醫(yī)素描畫師根據(jù)目擊者描述的信息對嫌疑人的面貌進(jìn)行繪制,再在警方照片庫中進(jìn)行查找。由于素描與照片存在著較大差異,使用傳統(tǒng)人臉識別方法無法得到理想結(jié)果,依靠人工搜索費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且結(jié)果不佳。所以,對素描人臉合成與識別方面的研究十分重要,該技術(shù)不僅在法律刑偵方面廣泛應(yīng)用,而且在數(shù)字娛樂、漫畫制作領(lǐng)域也占據(jù)著重要地位。本文主要對素描人臉合成和素描人臉識別兩大部分內(nèi)容進(jìn)行了研究。對于素描人臉合成,本文主要提出了兩種方法:一是基于雙尺度馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)的素描人臉合成方法,首先采用較大尺度馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)得到初始素描圖像,然后將初始素描圖像與測試、訓(xùn)練圖像一同輸入到較小尺寸馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)中,合成最終的素描人臉圖像。該方法還對近鄰塊的搜索范圍進(jìn)行了合理的擴(kuò)展,提出了 LSNM近鄰搜索方法,成功地解決了單尺度素描合成算法存在的馬賽克效應(yīng)、細(xì)節(jié)丟失等問題,得到了更高質(zhì)量的素描圖像。二是基于梯度全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的素描人臉合成方法,將素描人臉合成研究步入到深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,使用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行素描人臉合成,并在網(wǎng)絡(luò)中添加梯度先驗(yàn)信息,使得合成的素描圖像在眼睛、鼻子、嘴等部分擁有更完整的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。對于素描人臉識別,論文主要提取對紋理敏感度低的特征并使用多種信息融合方法對素描人臉進(jìn)行匹配,具體提出了三種素描人臉識別方法:一是基于多HOG特征融合的素描人臉識別方法,對素描與照片分別提取全局HOG特征與局部HOG特征,并使用PCA與S-NLDA算法對特征降維后,進(jìn)行特征級融合得到多HOG特征用于識別。該方法融合了全局特征與局部特征,既對人臉整體輪廓進(jìn)行了很好的表征,又充分利用了人臉局部細(xì)節(jié)信息。二是基于多PHOG特征靈敏度融合的素描人臉識別方法,使用基于尺寸金字塔的分塊方式代替固定大小的分塊方式進(jìn)行HOG特征提取得到PHOG特征,并采用靈敏度方法計(jì)算不同特征的權(quán)值,通過加權(quán)融合方法對提取到的全局PHOG和局部PHOG進(jìn)行融合與識別,提高了算法的適用性。三是基于結(jié)構(gòu)信息和特征信息融合的素描人臉識別方法,該方法借鑒了人臉識別認(rèn)知理論中人臉識別過程主要依靠結(jié)構(gòu)信息和特征信息的經(jīng)驗(yàn),對素描人臉提取基于HOG的結(jié)構(gòu)信息和基于稀疏核原型表示的特征信息,考慮到了人臉的結(jié)構(gòu)相關(guān)性和獨(dú)立分布性,從而提高了素描人臉識別的準(zhǔn)確率。另外,論文還將種族和性別兩種輔助屬性信息添加到素描人臉識別過程中,對識別的人臉圖像進(jìn)行過濾,提高了識別率。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41
【部分圖文】：

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文，可以減小其之間的差異，使得后續(xù)素描人臉識別的準(zhǔn)確率得以提升。素合成與識別技術(shù)己成功應(yīng)用到法律刑偵方面，如圖ｌ－ｌ（ａ）中的章瑩穎失蹤描專家根據(jù)低質(zhì)視頻繪制出犯罪嫌疑人的畫像，并幫助美國警方將嫌疑；圖ｌ－ｌ（ｂ）中，美國洛杉磯警方根據(jù)監(jiān)控設(shè)備由法醫(yī)素描畫家繪制嫌疑人圖像，使用素描人臉識別技術(shù)進(jìn)行嫌疑人的身份判定，最終成功抓捕了嫌疑（ａ）邋ｈｔｔｐ：／／ｎｅｗｓ．ｉｆｅｎｇ．ｅｏｍ／ａ／２０１７０７１３／５１４２４６０６邋Ｏ．ｓｈｔｍｌ逡逑

一般情況下，首先對傾斜的圖像進(jìn)行調(diào)整，使得兩眼位于同一水平線上，然后對逡逑圖像進(jìn)行尺寸歸一化，從而獲得大小一致的人臉圖像。本文實(shí)驗(yàn)中的素描和照片逡逑人臉圖像中也存在著上述旋轉(zhuǎn)、尺寸不一等問題，如圖２－１所示。因此需要先將逡逑兩種圖像進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理操作，以保障后續(xù)的識別效果。逡逑Ｔ＇：邋＇逡逑翻逡逑圖２－１人臉圖像存在旋轉(zhuǎn)、尺寸不一等問題逡逑２．１．１人臉圖像對齊逡逑在素描人臉圖像數(shù)據(jù)庫中，頭部輕微偏移和旋轉(zhuǎn)等問題的存在是不可避免逡逑的。該問題會(huì)使得人臉的關(guān)鍵部位位置不統(tǒng)一，從而影響后續(xù)的識別效果，因此逡逑需要對數(shù)據(jù)庫中存在傾斜或偏移問題的人臉圖像進(jìn)行調(diào)整，使得兩眼位于同一水逡逑平線上，將人臉圖像進(jìn)行對齊。逡逑本文使用仿射變換Ｍ對人臉進(jìn)行對齊，首先通過人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測技術(shù)得到逡逑兩眼瞳孔的具體坐標(biāo)位置，從而可以得到兩眼跟水平線的夾角心以及兩眼中心逡逑的偏移（《

本文使用雙線性內(nèi)插值法對人臉圖像進(jìn)行放縮，從而使得兩眼之間的距離統(tǒng)逡逑一為然后依照人體面部結(jié)構(gòu)的比例關(guān)系進(jìn)行裁剪，從而去除圖像中的背景部逡逑分，得到人臉的主要區(qū)域，如圖２－２所示。逡逑邐逡逑上＿邋ｄ二0．Ｓｄ逡逑、、邋NB＂邐、、—ｊ逡逑１．５ｄ逡逑、、邋邐—邋／逡逑ｔ邐、、、一邐”逡逑１邐２ｄ邐１逡逑圖２－２人臉圖像裁剪逡逑１０逡逑

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本文編號：2824656