基于Hausdorff距离的人脸检测

合集下载

基于Hausdorff距离和改进ASM的人脸跟踪方法

ｔｆｃｃｆｔｅｐｏｏｅｔｏｎｌｃｔｎａｉｌｆａｕｒｓｉｉｅｍａｅ．ｈｅｅｆａｙｏｒｐｓｄｍｅｈｄｉｏａｉｇｆｃａｅｔｅｎｖｄｏｉｇｉｈ
Ｋｅｏｄ：ａｔｅｓａｅｍｄｌＡＭ）ｐｎｉｌｃｍｏｅｔｎｌｉＰＡ）ｄｓｒｔｃｓｅｔｎｆｒａｏ（Ｃ）Ｈｕ－ｙｗｒｓｃｖｐｏｅ（Ｓ；ｒｃｅｏｐｎｎａｓ（Ｃ；ｉｅｏｉａｓｍｔｎＤＴ；ａｓｉｈｉｐａｙｓｃｅｎｒｏｉ
ｓｈｍｅｉｓａｆａａｙｉｅｅｕｅｏｉｒｖｈｒｃｓｏｆｈＳｍｅｈｄｃｅｔｄｏ１ｎｅａＤｎｌｓｓｗｒｓｄｔｍｐｅｔｅｐｅｉｉｎｏｅＡＭｔｏ．Ｅｐｒｍｅｔｌｅｕｔｔａｅｎｔｔｏｔｘｅｉｎａｓｌｈｔｍｏｓａｅｒｓｄｒ
ｆｒｆｃａｋｎｎｖｄｏｉｇ．ＵｉｇｆｃｅｐａｅｏＭｓｔｅｔｍｌｔｆｕｄｆｉｔｎｅｔｅｕｅｔｅｄｍｅｓｏｓｆｒｏｅｔｃｉｇｉｉｅｍａｅｓｎｅｔｍｌｔｆａｒａＡＳａｅｐａｅｏｓｏｆｓｃｒｄｃｈｉｎｉｎｈＨａｄａｏｏ
ＬＵＡｉｐｎＨＯＵＹｎＩ・ｉｇ，Ｚａ，ＧＵｎｐＡＮＸｉ－ｕ
（．ｔＲｏｕｏｔｎｉｏｃＲｄｒｃｄｍ，Ｗｈｎ４０１Ｃｉａ２ＳｈｏｏｌｔｎｃＳｉｎｅ＆Ｅｇｎｅｎ，ａｉｌｎ－１Ｓａｏｍｏｔｉ，Ａｒａａａｅｙｕａ３０９，ｈｎ；．ｃｏｌｆＥｅｒｉｃｃｆｆＡｍａｏｅＡｃｏｅｎｉｅｒｇＮｔｎｉｉｏＵａｖｒｔｅ，ｅＴｃｎｌｙＣａｇｈ１０３，ｈｎ）ｅｓｙｏｆｅｈｏｏ，ｈｎｓａ４０７ＣｉｉｆＤｅｇａ

基于豪斯多夫距离的快速多人脸检测算法

塑！塑堑遗垦箜！墨王塞堑堑枣堕曼墼堡婆墨△堕焦塑簦鲨！塑成立，则证明该变换区域不可能找到适宜的模型，则改变Ｒ的上下界，直到Ｒ足够小，寻求到最优模型。

由于模型与人脸存在不一致的轮廓，当寻找到最优模型，实现人脸初步定位后，需要对检测结果进一步精确化。

建立该区域方向角阵列，从各个方向搜索，找到目标图中距离模型最近的特征点，则得到人脸准确定位。

３实验结果本实验环境为ＰⅢ５５０，２５６Ｍ内存。

图２所示显示了简单背景的单人脸检测效果，耗时１００ｍｓ。

图３所示显示了复杂背景的单人脸检测，圈２单人脸检测效果图其ＨＤ分别为２．８８３、３Ｊ６３得到准确的人脸边缘。

图４所示显示了多人脸检测效果图，耗时４００ＩＩｌＳ，其中ｓｏｂｄ边缘提取耗时２４０１１１ｓ。

经过多次实验统计得，正确率为８１．２％。

４结论图３复杂背景下的单人脸检测图４７８６★５７６图像，漏检一幅人脸本文提出了一种快速、准确人脸检测的算法，其优点表现在：１）对图像中不同尺寸的多幅人脸，能检测到大部分人脸；２）对光照的变化不敏感，对复杂的背景也具有一定的鲁棒性：３）算法相对比较简单。

虽然对算法的效率进行极大的改进，但是计算复杂性相对于肤色的人脸检测算法还是相当大。

如果在今后的工作中能够采用综合的方法，即将模型匹配与肤色，人脸特征方法进行综合，将会使计算效率极大提高。

另一不足是，模板检测方法，对人脸模型有极大的依赖性，要进一步提高人脸模型的适应能力，需要综合更多的特征，才能使计算准确性提高。

这也是应该改进的地方。

参考文献【ｌＪ梁路宏，艾海舟，徐光佑，等．人脸检测研究综述哪．计算机学报，２００２，２４（５）：４４９－４５８［２】ＪｅｓｏｒｓｋｙＯ，村ｒｃｈｂ岛苫ＫＪ，翻ｓｃｈｈｏｌｚＲＷ，甜以Ｒｎｂｕｓｔｆａｃｃｄｅ慨ｄｏｎｕｓｉｎｇｔｌｌｅｈ跏ｓｄｏ时ｄｉｓｔａＩｌｃｅ【Ｃ】．ｋｃｎⅡｅＮｏｔｅ昱ｉｎｃｏｒ呻ｕ０巳ｒＳｃｉｅｎｏｅ．ＵｑＣＳ－２０９１，２００１．９０－９５【３］ｓｄｓｕｋＳ，ＫｕｍｔａｃｈｗＮｃｗＩＤｂｕｓｔｈａｕｓｄｏｒｆｆｄｉｓｃ柚ｃ曲船ｅｄｆａｃｅｄ凇ｄｏⅡ田．ｍＥＢ＇２００１，３２（１６）：１４７．１５４【４】ＤｕｂｕｉｓｓｏｎＭＰ，ＪａｉｎＡＫＡｍｏｄｉ丘ｅｄｈ卸ｓｄｏ斌ｄｉｓｔ蛐ｃｅ妇ｏｂｊｅｃ血ａｔｃｌｌｉｎｇ【Ｊ】．ｍＥＥ，１９９４，４５（３０）：５６６＿５６８【５】ＨｕｎｅⅡｌｏｃｌｌｅｒＤＢＲｕｃＨｉｄｇｅＮｏＶｗＪ．ＡｍＩＩｌｄ·ｍｓｏｌｕｄｏｎｔｅｃＩｌＩＩｉｑｕｅｆｏｒｃｏ唧袖ｇｉ瑚ｇｅｓｕｓｉｎｇ血ｅｈａｕｓｄｏｒｆＦｄｉｓｔ柚ｃｅＩｑＬｅｃｔＩｌｍＮｏ懈．ｍＣ唧ｕｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ，２０００．１５’２０编辑孙晓丹基于豪斯多夫距离的快速多人脸检测算法作者：杨清夙，游志胜，张先玉作者单位：杨清夙(中国电子科技集团第七所研究所,广州,5103103)，游志胜,张先玉(四川大学计算机学院,成都,610064)刊名：电子科技大学学报英文刊名：JOURNAL OF UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA年，卷(期)：2004,33(4)被引用次数：13次1.梁路宏,艾海舟,徐光档,张钹人脸检测研究综述[期刊论文]-计算机学报 2002(5)2.Jesorsky O;KirchbergKJ;Frischholz R W Robust face detection using the hausdorff distance 20013.Srisuk S;KurutachW New robust hausdorff distance-based face detection 2001(16)4.Dubuisson M P;JainAK A modified hausdorff distance for objectmatching 1994(30)5.Huttenlocher D P;RucklidgeNovWJ A multi-resolution technique for comparing images using the hausdorff distance 20001.何力.傅忠谦.郑重.HE Li.FU Zhong-qian.ZHENG Zhong基于最大似然准则Hausdorff距离的跟踪算法[期刊论文]-计算机仿真2008,25(2)2.赵立初.施鹏飞.Zhao Lichu.Shi Pengfei基于Hausdorff度量的快速图象匹配算法[期刊论文]-计算机工程与应用2000,36(11)3.康建新.KANG Jianxin一种改进的Hausdorff距离的图像匹配算法仿真分析[期刊论文]-东北农业大学学报2008,39(7)4.张艳.李天牧基于Hausdorff距离的快速人脸检测[期刊论文]-云南大学学报(自然科学版)2003,25(6)5.唐资娜基于肤色和Hausdorff距离的人脸检测系统[学位论文]20071.董建民,周明全,耿国华一类可分离的视频游动字幕检测算法[期刊论文]-计算机应用研究 2008(09)2.马瑜,王有刚,陈鲁正面人脸的眼睛精确定位算法[期刊论文]-计算机应用 2007(06)3.吕钢,郑洪源,周良修正Hausdorff距离在工程图纸预处理中的应用研究[期刊论文]-中国制造业信息化 2006(19)4.甘玲,朱江,苗东扩展Haar特征检测人眼的方法[期刊论文]-电子科技大学学报 2010(02)5.李仁睦基于局部特征的人脸识别的研究与实现[学位论文]硕士 20086.韩永红基于肤色分割和特征提取的人脸检测系统[学位论文]硕士 20067.侯叶茂人脸图像质量评价方法研究[学位论文]硕士 20098.朱荣昌复杂环境下基于Adaboost的人脸检测系统设计与实现[学位论文]硕士 20089.杨华莉基于CURVELET变换的人脸检测[学位论文]硕士 200710.夏春芬基于GPU高性能计算的人脸表情识别算法的研究[学位论文]硕士 2011引用本文格式：杨清夙.游志胜.张先玉基于豪斯多夫距离的快速多人脸检测算法[期刊论文]-电子科技大学学报2004(4)。

基于分段Hausdorff距离的车身前脸优化匹配方法.

基于分段Hausdorff距离的车身前脸优化匹配方法车身覆盖件的匹配不仅直接影响整车的美观性,而且其匹配情况的好坏更容易造成如增大风阻、漏风漏雨、封闭不紧等问题,对整车性能有很大影响。

由于以前车身非封闭件中部分部件(如前大灯)为不可调整式,前脸整体调整具有一定的顺序,调整较为方便,而封闭件(如车门和车框)的匹配位置较难确定,国内外大多研究主要针对封闭件,对非封闭件的涉及较少。

当前随着车身匹配质量要求的不断提高,非封闭件大多设计为可调整件,没有形成固定的调整顺序,主要依据人工经验值调整,费时费力且精度较难控制,而以往研究封闭件的方法又不能适用非封闭件,以至于非封闭件的匹配问题成为当前制约车身匹配质量提高的难题,亟待解决。

本文针对车身前脸区域三个非封闭件的匹配,提出基于分段Hausdorff距离和曲率Hausdorff距离两种优化匹配方法,采用遗传算法进行匹配寻优,获得了最佳匹配位置和调整量。

两种方法不仅可为非封闭件匹配问题的进一步研究提供参考依据,也可在一定程度上为匹配件的公差设计提供指导。

文章首先介绍了匹配部件轮廓特征点的获取方法。

通过对比常用测量的方法,针对本文研究实际情况,选择Comet 400扫描仪提取测点信息。

结合Imageware和Ug软件,进行点云的去噪、滤波、删减处理,提出了一套能够大量、快速获取测点信息的方法。

其次,文章提出基于分段Hausdorff距离的匹配模型进行车身前脸的优化匹配,分别求得三部件两两匹配区段的Hausdorff距离,采用加权和的方法建立匹配优化目标函数;为了控制优化间隙值,便于给定搜索范围,提出基于曲率Hausdorff距离的匹配优化模型,将单个匹配件在其各轮廓点外延伸方向放缩一定距离(即间隙值),以放缩后轮廓点曲率值与其对应两个匹配件拟合轮廓点曲率值的Hausdorff距离加权和作为优化目标函数。

通过进行对应的目标函数与匹配情况的相关性分析,证明了两种方法在匹配问题中的可行性。

基于Hausdorff距离的图像匹配并行算法设计与实现

于二丽，宁宁周
（ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ南京邮电大学计算机学院，江苏南京２００）１０３
摘要：随着图像匹配的应用越来越广泛，匹配的实时性要求也越来越高。为了提高图像匹配的速度和更好地利用图像
多核计算资源，设计了一种基于Ｈｕｄｒ距离的图像匹配并行算法。首先介绍了Ｈｕｌｆ距离的定义，ａｓｏｆａ￣ｏｒ然后分析了图像匹配串行算法的效率，此基础上设计了基于Ｈｕｄｒ距离的图像匹配并行算法，在ａｓｏｆ最后采用Ｍｆｂ多核计算机上对并ａａ在ｌ行算法进行了实现。实验结果表明，中所设计的并行算法能够显著提高图像匹配速度。文并具有较好的抗失真和抗噪声性能。文中设计的并行算法有较好的扩展性，以将这种并行思想应用到其它图像匹配算法的并行设计中。可关键词：ａｓｏｆ距离；匹配；核计算机；算法Ｈｕｄｒ图像多并行
ＢａｅｎＨａｓｏｆｓａｃｓｄｏｕｄｒｆＤｉｔｎｅ
ＹＵ－ｉＺＨＯＵｎＥｒｌ．Ｎｉｇ－ｎｎｉｇ
（ｏｌｅｏｏｕｅ。ｎｉｇＵｉｒｉｆｏｔａｄＴＣｌｇｆＣｍｐｔｒＮａｊｎｖｓｙｏｓｎｅｎｅｔＰｓ
。ｎｊｇ２００．ｈｎＮａｉ１０３Ｃｉａ）ｎ
ＡｂｔａｔＷｉｘｅｓｖｐｌａｉｎｏｇｔｈｎｓｒｃ：ｔｅｔｎｉｅａｐｉｔｆｉｈｃｏｍａｅｍａｃｉｇ．ｒａ－ｉｅｉｍｅｔｆｉｇｔｈｎｒｌｏｉｃｅｉｇＩｒｅｏｉｅｌｔｍｅｒｑｕｒｅｎｓｏｍａｅｍｃｉｇａｅａｓｎｒａｓｎ．ｎｏｄｒｔｍ— ａｐｏｅｔｅｓｅｄｏｍｇｔｈｎｎｓｌ－ｏｏｕｉｇｒｓｕｃｓｅｃｅｔｒｖｐｅｆｉｈａｅｍａｉｇａｄｕｅｔｍｕｔｃｒｃｍｐｔｏｒｅｆｉｎｙ。ａｐｒｌｅｍａｅｍａｃｉｇａｇｒｍａｅｎｃｈｅｉｅｎｅｉｌａａｌｌｉｇｔｈｎｏｉｌｈｔｂｓｄｏ

基于Hausdorff跟踪器的人脸跟踪识别

ｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇｉｎｈｅｔｅｘｔｒａｃｉｔｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ｗｈｉｃｈｃａｌｌｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓｏｆｈｅｔ
的正确性。
关键词：Ｓｎａｋｅ算法；Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离；人脸跟踪；视频对象平面
ＦａｃｅｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＨａｕｓｄｏｒｆ－ｂａｓｅｄｔｒａｃｋｅｒ
ｏｂｊｅｃｔｃｏｎｔｏｕｒｔｗｏｖａｌｕｅｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｈｅｎｂａｓｅｄｏｎＨａｕｓｄｏｒｒｄｉｓｔａｎｃｅｔｒａｃｋｅｒ，ｔｏｉｆｎｄｔｈｅｏｂｊｅｃｔｍｏｄｅｌｉｎ
（１．广东石油化－Ｉ－学院理学院，广东茂名５２５０００；２．电子科技大学中山学院计算机系，广东中山５２８４０３）
摘
要：Ｓｎａｋｅ算法能够跟踪运动图像中对象的非刚性运动，但是对于背景复杂的图像，Ｓｎａｋｅ
跟踪的结果不够理想。因而在首帧分割得到对象轮廓的二值模型后，再采用基于Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离
ａｎｄｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄｏｂｊｅｃｔｉｓｎｏｔａｆａｓｔｍｏｔｉｏｎｉｎａｖｉｄｅｏｓｅｑｕｅｎｃｅ，ａｎｄｄｉｒｅｃｔｌｙａｄｏｐｔｓｈｅｔＳｎａｋｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

基于分块离散余弦变换和Hausdorff距离的人脸识别

ＨａｓｏｔｄｓａｃｎｕｄｒｉｔｃａｅｎｎｎｏｎｓｆｒｕａｎｏｄｒｔｖｌａｅｔｅｐｒｒａｃｆｈｓｍｅｈｄｕｄｒｉｔｎｅａｄＨａｓｏｆｄｓｔｎａｅｂｄｏｉｅｐｉｔｍｌ．Ｉｒｅｏｅａｕｔｈｅｆｍｎｅｏｉｓｏｏｔｔｏ，ａｓｒｓｏｘｅｍｅｔｅｅｐｒｒｄｏｈｅｅｆｅｐｒｎｓｗｒｅｏｍｅｎｔｅＯＲＬａｄＹｅｆｃｍａｅｄｔｂｓｓｈｅｕｔｄｍｏｓｒｔｈｔｈｓｍｅｈｄｉｉｆｎａａｅｉｇａａａｅ．Ｔｅｒｓｓｅｎｔｅｔａｉｌｌａｔｔｏｃｎｎｔｏｌｎａｃｈｆｃｅｃｆｒｃｇｉｏ，ｂｔａｓｈｒｎｔｅｒｃｇｉｏｉｉｉｃｎｌ，ｂｃｕｅｏｅｈｇ — ａｏｎｙｅｈｅｔｅｅｉｎｙｏｅｏｎｔｎｎｉｉｕｌｏｓｏｔｈｅｏｎｔｎｔｅｉｍｅｓｇｆｅｔｎｉｙｅａｓｆｔｉｈｈ
ＣＮＸｕｈｎＺＡＮＧＷｅｉ，ＸＵｉｚｏｇ，ＨＡＯＪａ — ｎＨＥｉ — ｏｇ，ＨｉｗｅＥＳｈｎｉｎｔｇｏ
（．ｃｏｌｏｉｉｌｄａｉｎｎｎＵｉｒｔ，ＷｘＪａｇｕ２４２，Ｃｉ１ＳｈｏｆＤｇｔｉ，Ｊｇａｎｖｓｙｕｉｉｎｓ１１２ｈｎａＭｅａｅｉａ；２ＣｌｇＳｉｃ，ＰＵｉｒｔｏＳ￣ｃｎｅｈｏｏｙａｊｇＪａｇｕ２１０，Ｃｉａ．ｏｅｅｃｎｅｎｖｓｙｆｃｎｅｄＴｃｎｌ，Ｎｎｉｉｎｓ１１１ｈｎ）ｌｏｅｆｅｉａｇｎ

基于ASM和线段Hausdorff距离的人脸识别

龙源期刊网
基于ＡＳＭ和线段Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离的人脸识别
作者：李嵩刘党辉沈兰荪
来源：《计算机应用》2008年第05期
摘要：主动形状模型（ASM）是人脸特征定位的有效方法。

针对ASM的不足，从初始定位、建模方法和搜索策略等三个方面进行了改进，提出了基于模块化ASM(MASM)的定位方法。

实验结果表明，改进后的方法在定位准确度上有了较大提高。

此外，利用模块化ASM定位得到的人脸轮廓及各器官的形状特征，采用线段Hausdorff距离(LHD)作为相似性测度，在CVL人脸数据库上进行人脸识别，获得了较好的识别效果。

关键词：人脸识别；人脸特征定位；主动形状模型；线段Hausdorff距离。

基于Hausdorff距离模板匹配的行人检测算法研究与应用

HOG特征
HOG特征是一种常用的图像特征描述方法，其全称为Histogram of Oriented Gradients。HOG特征通过计算图像中梯度的方向和强度，生成一组局部特征描述子，用于描述图像的结构信息。在行人检测与跟踪中，HOG特征具有以下特点：
1、抗干扰性：HOG特征对图像的局部细节信息进行统计，能够有效抵抗图像的噪声和干扰，提高行人检测与跟踪的准确性。
结论
本次演示对基于红外摄像的行人检测算法进行了深入研究，发现深度学习算法相比传统方法更具优势。通过实验验证和分析，本次演示提出的算法能够有效地实现红外图像中的行人检测。然而，尽管取得了一定的成果，但仍存在一些局限性，如对复杂场景和多姿态行人的检测仍需改进。未来的研究方向包括优化模型和算法，提高行人检测的精度和鲁棒性，以及拓展应用场景，为实际应用提供更多可能性。
尽管目前红外摄像的行人检测算法已经取得了一定的进展，但仍存在诸多挑战和问题需要解决。
研究方法
本次演示选取了基于深度学习的红外行人检测算法进行深入研究。首先，收集了一个包含红外行人图像的数据集，并对数据集进行标注。然后，设计了一个卷积神经网络（CNN）模型进行行人检测。最后，采用交叉验证方法对模型进行评估，并对比了不同算法在红外行人检测中的性能。
参考内容
引言
行人检测与跟踪是计算机视觉领域的重要应用之一，其在智能交通、安全监控、人机交互等领域具有广泛的应用价值。随着图像处理技术和计算机性能的提高，越来越多的方法被提出以实现更准确和高效的行人检测与跟踪。本次演示主要探讨基于HOG特征和模板匹配的行人检测与跟踪方法，并对其进行实验验证和分析。
2、多种特征融合：将HOG特征与其他图像特征（如LBP、颜色直方图等）进行融合，以获取更丰富的特征信息，提高行人检测与跟踪的性能。

一种基于最大似然hausdorff距离的手势识别算法

一种基于最大似然hausdorff距离的手势识别算法
一种基于最大似然Hausdorff距离的手势识别算法
近年来，随着计算机技术的发展，手势识别技术也取得了巨大的发展。

最大似然Hausdorff距离是一种常用的手势识别算法。

它主要是利用Hausdorff距离来分析和识别多种手势，在最大似然概率模型下，进行似然估计，从而给出最佳可能的手势类别。

因为Hausdorff距离可以准确捕捉手势间的差异，因此，最大似然Hausdorff距离算法可以有效地提取每个手势的视觉特征，并在此基础上对多种手势进行分类识别。

基本原理是，采用两个模式库，分别是
真实的模式框架和假设的模式框架，通过分析两个模式框架之间的Hausdorff距离，最终得出最大似然Hausdorff距离，从而识别多种手势。

另外，最大似然Hausdorff距离算法还可以通过改变模式框架的维度，来对手势类别进行分类聚类，从而实现更准确的识别效果。

因此，最
大似然Hausdorff距离算法能够有效地降低手势识别错误率，并在较
短的时间内，较高的准确率地识别手势，从而实现自动化的操作。

总的来说，最大似然Hausdorff距离算法是手势识别技术的一种重要
算法，它可以有效地提取每个手势的视觉特征，并可以有效地识别多
种手势，有效地降低识别错误率，从而实现自动化的操作。

人脸识别最好用的距离函数

人脸识别最好用的距离函数人脸识别技术已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。

在人脸识别技术中，距离函数是非常重要的一个组成部分。

距离函数的作用是将两个人脸之间的相似度量化，从而判断它们是否属于同一个人。

在本文中，我们将探讨人脸识别最好用的距离函数。

首先，我们需要了解距离函数的基本概念。

距离函数是一种用于测量两个对象之间距离的函数。

在人脸识别中，距离函数的作用是将两个人脸之间的相似度量化。

距离函数的值越小，表示两个人脸越相似，反之则越不相似。

目前，人脸识别最常用的距离函数有欧氏距离、余弦相似度和曼哈顿距离等。

其中，欧氏距离是最常用的距离函数之一。

欧氏距离是指两个向量之间的距离，即两个向量之间的欧氏距离越小，表示它们越相似。

欧氏距离的计算公式为：d(x,y) = sqrt((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2)其中，x和y分别表示两个向量，n表示向量的维度。

除了欧氏距离之外，余弦相似度也是人脸识别中常用的距离函数之一。

余弦相似度是指两个向量之间的夹角余弦值，即两个向量之间的余弦相似度越大，表示它们越相似。

余弦相似度的计算公式为：cos(x,y) = (x1y1 + x2y2 + ... + xnyn) / (sqrt(x1^2 + x2^2 + ... +xn^2) * sqrt(y1^2 + y2^2 + ... + yn^2))最后，曼哈顿距离也是人脸识别中常用的距离函数之一。

曼哈顿距离是指两个向量之间的曼哈顿距离，即两个向量之间的曼哈顿距离越小，表示它们越相似。

曼哈顿距离的计算公式为：d(x,y) = |x1-y1| + |x2-y2| + ... + |xn-yn|综上所述，欧氏距离、余弦相似度和曼哈顿距离都是人脸识别中常用的距离函数。

在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求选择最合适的距离函数。

例如，在需要考虑人脸姿态和光照变化等因素的情况下，余弦相似度可能更适合；而在需要考虑人脸形状和轮廓等因素的情况下，欧氏距离可能更适合。

基于梯度图及Hausdorff距离的人脸识别算法

基于梯度图及Hausdorff距离的人脸识别算法李小丽【摘要】本文提出一种基于梯度图及PHD(Partial Hausdorff Distance)距离的人脸识别算法.首先,为了使识别独立于光照变化,所有图像均转换为梯度图,其次,采用Hausdorff距离进行图像的匹配,实验结果显示该方法适用于人脸识别,且距离计算对于光照,及较小的姿态、表情变化具有一定的鲁棒性.最后,实验采用AR及FERET 人脸数据库,并与EM(Edge Map)与LEM(Line segment Edge Map)算法进行比较.【期刊名称】《安徽科技学院学报》【年(卷),期】2016(030)005【总页数】7页(P55-61)【关键词】人脸识别;Hausdorff距离;梯度图【作者】李小丽【作者单位】泉州经贸职业技术学院,福建泉州362000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41基于边缘的方法能有效的运用于人脸检测与人脸识别中，其具有花费空间少，对于光照变化较不明显。

代表算法如: EM [1] and LEM [2] 。

EM算法采用边缘映射和M2HD[3] 用于模板匹配，LEM算法则是基于边缘线和LHD来进行模板匹配，LEM算法使用几何特征与结构特征进行模板匹配，同时包含了一种新的理念在该算法中，即人脸识别可以通过边缘线映射来进行。

LEM算法对内存容量要求较EM少，识别精度能比EM算法更高，虽然其计算时间也比EM算法少，但LEM算法仍然需要每对线段的的距离与方向，其计算机代价也是相当高，因此，EM与LEM算法仍然不能有效的使用整个人脸面部特征进行识别。

本文将提出一种更加简单而高效的使用灰度映射的方法进行人脸识别，灰度映射不但能减少彩色图像中对光照的敏感性，且能够使用到整个人脸的特征。

Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度，并广泛应用于对象的比较和识别如人脸检测与识别。

多年来，Hausdorff距离改进算法已经提出了许多用以克服传统的 Hausdorff距离的缺陷。

基于空间加权Hausdorff 距离的彩色图像人脸检测

基于空间加权Hausdorff 距离的彩色图像人脸检测
陈齐松;陈锻生
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2004(024)0z1
【摘要】文中介绍一种利用人脸横向边缘进行模板匹配的彩色图像人脸检测技术.其中模板由人脸边缘的空间分布概率生成.使用空间加权Hausdorff距离作为模板匹配度量,它不仅能有效的检测出人脸,而且匹配速度快.为了缩小模板搜索范围,首先对输入图像进行肤色分割.实验结果表明,该方法对复杂背景下的无深度旋转人脸图像具有良好的检测能力,且对光照条件不敏感.
【总页数】4页(P159-162)
【作者】陈齐松;陈锻生
【作者单位】华侨大学,计算机科学系,福建,泉州,362011;华侨大学,计算机科学系,福建,泉州,362011;中国科学技术大学,电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于空间加权Hausdorff距离的人脸识别算法 [J], 顾洁;于明
2.基于Hausdorff距离的人脸检测 [J], 甘志英;胡士强;梁国壮
3.基于加权L2-Hausdorff子空间距离的MPC控制回路性能诊断 [J], 尚林源;田学民
4.基于边缘频率加权的Hausdorff距离人脸检测定位算法 [J], 赵永安;王国权;王
荣豫
5.基于边缘频率加权的Hausdorff距离人脸检测定位算法 [J], 赵永安;王国权;王荣豫
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于豪斯多夫距离的快速多人脸检测算法

第33卷第4期电子科技大学学报 V ol.33 No.4 2004年8月 Journal of UEST of China Aug. 2004基于豪斯多夫距离的快速多人脸检测算法杨清夙1 ，游志胜2，张先玉2(1. 中国电子科技集团第七所研究所广州 5103103; 2. 四川大学计算机学院成都 610064)【摘要】以豪斯多夫距离为相似性度量，提出了一种对光照及背景变化具有鲁棒性的快速准确多人脸检测算法。

由于豪斯多夫距离多模板匹配算法的复杂性，采用降低模型维数，寻找感兴趣区域和用变换间距离来寻找最适宜模型等多种方法提高计算豪斯多夫距离的效率。

实验结果证明该算法能快速准确检测人脸。

关键词豪斯多夫距离; 人脸检测; 相似性; 鲁棒性中图分类号 TP391 文献标识码 AFast Multi-Face Detection Algorithm Based on Hausdorff DistanceYang Qingsu 1，You Zhisheng 2，Zhang Xianyu 2(1. CETC Institute 7 Guangzhou 510310; 2. College of Computer, Sichuan University Chengdu 610064)Abstract This paper provides a fast and accurate algorithm of multi-face detection that is robust tothe change of background and light. Because the multi-template matching algorithm based on Hausdorff Distance is very complex, many resolution techniques ，such as decrease the dimension of model, find the area of interest, and get the fittest model based on the distance between transformation, have been used to advance the computation efficiency. The algorithm’s performance was proved by experiment results.Key words hausdorff distance; face detection; similarity; robustness人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节提出。

利用Hausdorff距离人脸图像定位算法

利用Hausdorff距离人脸图像定位算法刘翼光;沈理【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2001(038)004【摘要】Face image location algorithm using Hausdorff distance is part of preprocessing of a motion face recognition system. Combined with the whole recognition system, the algorithm can reduce the error rate. Faces, which are captured from image in moving face sequence, are not always in the same size. The difference can affect the relationship among the face sequences. In this paper, Hausdorff distance is introduced and used as the measurement of face location. When face contour is detected, some side-effect information should be filtered. It helps to simplify the successive recognition task.%利用Hausdorff距离的人脸图像定位算法是动态人脸识别系统的预处理工作.定位算法与识别系统相结合，可提高人脸识别率.由于动态人脸图像在移动过程中成像大小不是完全相同的，这样对进一步运动中人脸图像相互关系有较大的影响，提出了利用Hausdorff距离来对图像中人脸进行定位，将图像中人脸部分提取出来并对其大小做调整，过滤掉背景信息，一定程度上简化了后续识别工作.【总页数】7页(P475-481)【作者】刘翼光;沈理【作者单位】中国科学院自动化研究所;中国科学院计算技术研究所【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.一种基于空间加权Hausdorff距离的人脸识别算法 [J], 顾洁;于明2.基于梯度图及Hausdorff距离的人脸识别算法 [J], 李小丽3.利用Hausdorff距离地磁匹配算法的室内定位方法 [J], 姜浩;黄鹤;赵焰;杨军星4.基于边缘频率加权的Hausdorff距离人脸检测定位算法 [J], 赵永安;王国权;王荣豫5.基于边缘频率加权的Hausdorff距离人脸检测定位算法 [J], 赵永安;王国权;王荣豫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Hausdorff距离和改进ASM的人脸跟踪方法

基于Hausdorff距离和改进ASM的人脸跟踪方法
刘爱平;周焰;关鑫璞
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2007(24)10
【摘要】针对视频图像中人脸定位跟踪的问题,提出了基于Hausdorff距离和改进ASM的跟踪方法.由于Hausdorff距离多模板匹配的复杂性,采用ASM的人脸模型作为模板大大降低了模型维数;并对传统的ASM算法进行了改进,利用DCT进行去相关和能量集中,充分利用特征点附近的二维纹理信息代替传统ASM的一维灰度信息,提高了定位速度和精度.实验证明该方法在视频图像人脸跟踪中是非常有效的.【总页数】4页(P172-175)
【作者】刘爱平;周焰;关鑫璞
【作者单位】空军雷达学院,自动化教研室,武汉,430019;空军雷达学院,自动化教研室,武汉,430019;国防科学技术大学,电子科学与工程学院,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于Hausdorff距离和遗传算法的物体匹配方法 [J], 刘健庄
2.一种改进的基于ASM模型的人脸跟踪算法 [J], 施华;黄昶
3.一种改进Hausdorff距离和谱聚类的车辆轨迹模式学习方法 [J], 曹妍妍;崔志明;吴健;孙涌
4.基于改进Hausdorff距离和人工蜂群算法的图像匹配 [J], 杨飚;周阳
5.基于鲁棒Hausdorff距离和遗传搜索的快速匹配方法 [J], 张春美;孙雷;龚志辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Hausdorff距离算法的数字图像识别技术在Android中的应用

基于Hausdorff距离算法的数字图像识别技术在Android
中的应用
魏晋
【期刊名称】《河南科技学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(043)002
【摘要】通过Android系统手机从图像中获取信息已经成为现代人获取信息的一种方式.Hausdorff距离算法作为一种高效的数字图像识别算法,目前已被广泛地应用于Windows系统中.Android系统与Windows系统具有非常大的差异性,因此从Hausdorff算法的原理人手,经过对算法的改进和编程,并最终通过实验测试后表明采用Hausdorff距离算法的数字图像识别技术完全可以满足在Android系统中的实际要求,并且具有较高的识别准确率.
【总页数】5页(P46-50)
【作者】魏晋
【作者单位】山西长治医学院计算机教学部,山西长治046000
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.5
【相关文献】
1.改进 Hausdorff距离和量子遗传算法在激光制导中的应用 [J], 张腾飞;张合新;孟飞;强钲捷;杨小冈
2.改进Hausdorff距离和粒子群算法在激光制导中的应用 [J], 宋睿;张合新;吴玉
彬;宫梓丰
3.基于Hausdorff距离和免疫遗传算法在图像匹配的应用研究 [J], 孟飞;王仕成;杨小冈;张合新
4.基于Hausdorff距离算法的数字图像识别技术在Android中的应用 [J], 魏晋;
5.基于改进Hausdorff距离在图像匹配中的算法 [J], 徐文科;王国刚
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进Hausdorff距离和人工蜂群算法的图像匹配

基于改进Hausdorff距离和人工蜂群算法的图像匹配杨飚;周阳【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2014(000)022【摘要】Hausdorff 距离在图像匹配领域广泛应用。

针对 Hausdorff 距离结合一些搜索策略的匹配算法实时性不高的问题，提出了一种基于改进 Hausdorff 距离和人工蜂群算法搜索策略的图像快速匹配。

首先提取模板图像和匹配子图的边缘特征，然后计算的模板图像和匹配子图的Hausdorff 距离作为两者的相似度量标准，最后采用人工蜂群算法进行搜索匹配。

实验结果表明，该方法在不降低匹配率的情况下，缩短了匹配时间，能应用到嵌入式领域。

%Hausdorff distance is widely used in the field of image matching. Matching algorithm for Hausdorff distance with some search strategy is not real-time. This paper presents an image fast matching algorithm based on improved Hausdorff distance and artificial bee colony′s search strategy. Firstly, template image and sub-image edge features are extracted. Secondly, the Hausdorff distance of template image and sub-image is calculated which is taken as similarity metrics. Then , Artificial bee colony algorithm (ABC) searches and matches. Experiment result shows that this method does not reduce the matching rate, the matching time is shortened and can be applied to the embed field.【总页数】5页(P43-46,50)【作者】杨飚;周阳【作者单位】北方工业大学机电工程学院，北京 100144;北方工业大学机电工程学院，北京 100144【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于Contourlet域Hausdorff距离和粒子群的多源遥感图像匹配 [J], 陈飒;吴一全2.基于Hausdorff距离和免疫遗传算法在图像匹配的应用研究 [J], 孟飞;王仕成;杨小冈;张合新3.基于带约束人工蜂群算法和平均Hausdorff距离的重力匹配方法 [J], 高伟;赵博;周广涛4.Hausdorff距离和量子粒子群的二维图像匹配 [J], 张毅;彭晓明;陈武凡5.改进的Hausdorff距离和遗传算法在图像匹配中的应用 [J], 臧铁飞;沈庭芝;陈建军;顾建军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Hausdorff距离和遗传算法的图像配准方法研究的开题报告

基于Hausdorff距离和遗传算法的图像配准方法研究的开题报告一、研究背景及意义图像配准（image registration）是指将两幅或多幅图像进行空间变换，以实现不同图像间几何位置的相对对应。

它在医学影像诊断、视频监控、数字图像处理等领域都有着广泛的应用。

其中，通过计算图像之间的相似度来进行图像配准是一种常见的方法。

目前，基于Hausdorff距离计算的图像配准方法被广泛应用，它可以快速准确地计算出两幅图像间的相似程度，但其存在的缺陷是只能得到全局的匹配结果，难以对局部信息进行精细调整。

因此，如何提升图像配准效果，使其能够更好地适应于特定的应用场景，一直是图像配准领域的研究热点。

本研究旨在探究基于Hausdorff距离和遗传算法的图像配准方法，以提高图像配准的精度和效率，实现更广泛的应用。

二、研究内容1. 国内外研究现状分析对于基于Hausdorff距离的图像配准方法，国内外学者已经进行了大量的研究。

通过对文献的综述和分析，掌握当前研究的进展和不足，引出本研究的创新点和意义。

2. 遗传算法在图像配准中的应用介绍遗传算法的基本原理和产生的背景，重点讨论遗传算法在图像配准中的应用。

分析其优缺点，总结现有算法的应用效果和存在的问题。

3. 基于Hausdorff距离和遗传算法的图像配准模型研究本研究将基于Hausdorff距离和遗传算法，提出一种新的图像配准模型。

通过对模型的详细设计和实现，探究其最优解的求解方法。

4. 模型测试与分析使用多组图像测试数据，对本研究提出的图像配准模型进行性能测试，并与其他图像配准方法进行比较。

分析测试结果，验证模型的有效性和可行性。

三、预期目标本研究旨在提出一种基于Hausdorff距离和遗传算法的图像配准模型，并实现模型的性能测试与分析。

预期达到以下目标：1. 通过对图像配准领域的深入研究，掌握常见的图像配准方法及其局限性。

2. 理论分析遗传算法在图像配准中的优势和适用条件。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｉｇ，ｔｅｈｍａａｅｓｄｔｃｅ．Ｅｘｅｉｎｓｉｄｃｔｈｔｈｓａｐｏｃａｅｔｒｐｒｏｍａｃｈｎｔｅｔａｉｏａｆｃｅｍａｅｈｕｎｆｃｓｉｅｅｔｄｐｒｍｅｔｎｉａｅｔａｉｐｒａｈｈｓｂｔｅｅｆｒｎｅｔａｈｒｄｔｎｌａｅｄ ’ ｔｉｔｃｉｎｍｅｈｄｏｍａｅｈｔａｅｐｒｌｏｅｅｒｔａｃｕｎｓｔａｉｎｔｏｓｓｏｂｃｒｅｔｒｓｅｔｔｏｓｆｒｉｇｓｔａｒａｔｃｖｒｄｏｈｔｏｃｒｉｉｔｓｗｉｎｉｅｒｏｓｕｅｆａｕｅ．ｏｙｕｏｈ
ＧＡＮｈ — ｉｇ，ＨＵｈ— ｉｎＬＩＺｉｙｎＳｉｑａｇ，ＡＮＧｏｚｕｎＧｕ — ｈａｇ
（ｏｌｅｆｌｔｎｃｌｎｉｅｒｇａｄＩｆｒｔｎＳｉｃ，ｂｉｉｅｓｙｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｈｊｚｕｎｂｉＣｌｇｅｒｉｇｎｅｉｎｏｍａｉｃｎｅＨｅｅＵｎｖｒｉｆｉｃｎｅｈｏｏｙＳｉａｈａｇＨｅｅｅｏＥｃｏａＥｎｎｏｅｔＳｅｉ
提取人脸的共性特征来描述人脸模式，人脸检测是
的关键。
检测精度高，抗干扰能力强，但它却有２明显的缺个
陷：）１运算量太大，响了实际应用；）样本数量影２对的依赖性很大［３。基于肤色分析的人脸检测只考ｚ３，虑了颜色信息，算较快，对光照影响敏感，易运但容被人体其他部分或与肤色相近的物体干扰。形状］分析方法以检测圆和椭圆来实现人脸定位，容易但
Ｋｅｒｓ：ｆｃｅｅｔｏＨａｓｏｆｉｔｎｅｄｓａｔｉｇ；ｉｇｔｈｙｗｏｄａｅｄｔｃｉｎｕｄｒｆｄｓａｃｉｔｎｍａｅｍａｅｍａｃ
在智能监控系统等领域中，常遇到复杂场景经人脸的检测问题。人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸的位置、大小和姿态的过程。人脸是复杂的模式，到多种因素的影响，受）５０４Ｃｉａ
Ａｂｓｒｃ：ｐｒａｈｏｕａａｅｄｔｃｉｎｂｓｄｏｕｄｒｆｄｓａｃｓｇｖｎＴｅｌｔｓｆｒｄｂｈｄｅｆａｅｔａｔＡｎａｐｏｃｆｈｍｎｆｃｅｅｔａｅｎＨａｓｏｆｉｔｎｅｉｉｅ．ｏｍｐａｅｉｏｍｅｙｔｅｅｇｓｏｃｆ
维普资讯
第２４卷第２期
２００７年３月
河北工业科技
ＨｅｅＪｕｎｌｆＩｄｓｒａＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙｂｉｏｒａｎｕｔｉｌｃｅｃｎｃｎｌｇｏ
Ｖｏ．４Ｎｏ２１２，．
人脸检测主要有模板匹配方法，Ｃ方法，ＰＡ基于肤色、状分析等方法。模板匹配方法是首先设形
ｉｇｓｔａｒｔｎａｄｚｄｉｉｅａｄｏｈａｉｆｍａｃｉｇｔｍｐａｅｔｈｉｔｎｍａｅｔａｓｏｍｅｒｍｈｏｒｅｍａｅｈｔｗｅｅｓａｄｒｉｅｎｓｚ，ｎｎｔｅｂｓｓｏｔｈｎｅｌｔＯｔｅｄｓａｔｉｇｒｎｆｒｄｆｏｔｅｓｕｃ
Ｍａ．００７ｒ２
文章编号：０８１３（０７０ — ０６０１０ —５４２０）２０９—４
基于Ｈａｓｏｆ距离的人脸检测ｕｄｒｆ
甘志英，士强，国壮胡梁
（北科技大学电气信息学院，河河北石家庄００５）５０４
配，比传统的检测方法更为有效。
关键词：脸检测；ｕｄｒｆ离；离图像；像匹配人Ｈａｓｏｆ距距图
中图分类号：３１ＴＰ９
文献标识码：Ａ
ＨｕａａｅｄｔｃｉｎｂｓｄｏａｓｏｆｉｔｎｅｍｎｆｃｅｅｔｏａｅｎＨｕｄｒｆｄｓａｃ
摘要：究了一种基于Ｈａｓｏｆ距离的人脸检测算法，方法由多个规格化大小的人脸图像的研ｕｄｒｆ该边缘图构成模板图像，对检测图像距离变换的基础上，在通过对距离图像的搜索匹配，实现人脸检
测。实验结果表明，该方法对包含噪声、糊特征等复杂环境和部分遮挡的图像仍能较好地完成匹模