有姿态变换的人脸识别答辩课件
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难点
拍摄受 光照， 姿态， 距离等 的影响
人脸是
人脸随
非刚性
时间发
体，以
生变化，
及发型，
以及表
眼镜等
情变化
遮挡物
等
有姿态变换的人脸识别答辩
海量数 据，处 理速度 慢
发展阶段
没有突 出成果
取得巨 大进展
对姿态 和光照
研究
1964-1990
1991-1997
1998-至今
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的应用
有姿态变换的人脸图像识别方法
0411002 学生：梅国薇 学号：2010211938 指导教师：米建勋
有姿态变换的人脸识别答辩
目录
1 绪论 2 人脸识别系统简介 3 多姿态人脸识别研究 4 基于PCA的人脸识别方法 5 人脸识别系统的设计与实现
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的研究背景和意义
• 人类希望机器具有识别事物并处理事物的能力， 随着对人工智能的研究，人脸识别得以产生。
仿射变换
LDA
改进算法
ORL AR YALE FERET
有姿态变换的人脸识别答辩
3D建模 光照
遮挡物
致谢
❖本文能够顺利完成，要特别感谢我的指 导老师米建勋老师和我同组的同学。
❖最后，大学即将结束，向所有关心和帮 助过我的人表示真心的感谢。
有姿态变换的人脸识别答辩
Thank You !
有姿态变换的人脸识别答辩
识别时间 7.1760 7.3632
有姿态变换的人脸识别答辩
原因分析
手动确定的人脸中轴线准 确性难以保证
ORL库除姿态变化还有表 情以及遮挡物的影响
本文研究范围有限，只校 正了左右15度以内的人脸
识别率仅提高 2.5%
有姿态变换的人脸识别答辩
后续研究方向
校正策略
特征提取
人脸库应用
其他
正弦变换
PCA
2
利用随机函数从测 试集中选取一张作 为测试样本，对训 练集中的图片进行 特征提取
3
计算测试样本和训 练集中图片的在子 空间中的投影的欧 几里得距离，由此 确定人物身份
有姿态变换Baidu Nhomakorabea人脸识别答辩
统计结果
多姿态人脸识别 策略
PCA+KNN
人脸库 ORL库
识别率 76.00%
ST+PCA+KNN 校正后ORL库 78.50%
人脸识别具有广阔 的应用前景
嫌疑犯照 片匹配
信用卡、 驾照、护 照、身份 证等
人群监测
应用
银行/储 蓄安全
互联网 应用
有姿态变换的人脸识别答辩
传统人脸识别系统模块
训练 人脸 图像 得到 供识 别模
块所 需的 参数
灰度化、归一化、去噪
Text
预处理模块 人脸图像训练模块
特征提取模块 人脸识别模块
Text
判别测试图像属于谁 有姿态变换的人脸识别答辩
利用 相关 矩阵 求对 应特 征脸 的特 征向 量
姿态校正的人脸识别系统 框图
人脸图像 库
训练样本
预处理
特征提取
输入待测人脸
人脸检测
预处理
特征提取
测试样本
姿态矫正
输出识别信 息
分类器
有姿态变换的人脸识别答辩
姿态校正之正弦变换
α 旋转角度值，sign( )符号函数 新图像 S’在网格点( x , y ')的灰度值和原图像S在 ( x , y )点的相同
• 人脸识别，是利用计算机提取人脸的相关特征， 并由此辨别人物身份的一种应用技术。
• 人脸识别推动了人们对人类视觉感知能力本身 的认识；可以将其运用到人工智能的某些应用 领域
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的优点
人脸识别的优点
相比较其他的识别技术
无侵犯性
价格低廉
有姿态变换的人脸识别答辩
自动执行
人脸识别的难点
有姿态变换的人脸识别答辩
姿态校正效果图
有姿态变换的人脸识别答辩
表示出中轴线的校正图
有姿态变换的人脸识别答辩
流程图
训练样本
测试样本
姿态校正
仿
真
流
PCA变 换 矩 阵
程 图
测试模板 （投影）
分类识别结 果 有姿态变换的人脸识别答辩
识别流程
1
校正ORL库中人脸 姿态，选取每个人 的前5张作为测试 集，后5张作为训 练集，将图片读入 MATLAB
拍摄受 光照， 姿态， 距离等 的影响
人脸是
人脸随
非刚性
时间发
体，以
生变化，
及发型，
以及表
眼镜等
情变化
遮挡物
等
有姿态变换的人脸识别答辩
海量数 据，处 理速度 慢
发展阶段
没有突 出成果
取得巨 大进展
对姿态 和光照
研究
1964-1990
1991-1997
1998-至今
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的应用
有姿态变换的人脸图像识别方法
0411002 学生：梅国薇 学号：2010211938 指导教师：米建勋
有姿态变换的人脸识别答辩
目录
1 绪论 2 人脸识别系统简介 3 多姿态人脸识别研究 4 基于PCA的人脸识别方法 5 人脸识别系统的设计与实现
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的研究背景和意义
• 人类希望机器具有识别事物并处理事物的能力， 随着对人工智能的研究，人脸识别得以产生。
仿射变换
LDA
改进算法
ORL AR YALE FERET
有姿态变换的人脸识别答辩
3D建模 光照
遮挡物
致谢
❖本文能够顺利完成，要特别感谢我的指 导老师米建勋老师和我同组的同学。
❖最后，大学即将结束，向所有关心和帮 助过我的人表示真心的感谢。
有姿态变换的人脸识别答辩
Thank You !
有姿态变换的人脸识别答辩
识别时间 7.1760 7.3632
有姿态变换的人脸识别答辩
原因分析
手动确定的人脸中轴线准 确性难以保证
ORL库除姿态变化还有表 情以及遮挡物的影响
本文研究范围有限，只校 正了左右15度以内的人脸
识别率仅提高 2.5%
有姿态变换的人脸识别答辩
后续研究方向
校正策略
特征提取
人脸库应用
其他
正弦变换
PCA
2
利用随机函数从测 试集中选取一张作 为测试样本，对训 练集中的图片进行 特征提取
3
计算测试样本和训 练集中图片的在子 空间中的投影的欧 几里得距离，由此 确定人物身份
有姿态变换Baidu Nhomakorabea人脸识别答辩
统计结果
多姿态人脸识别 策略
PCA+KNN
人脸库 ORL库
识别率 76.00%
ST+PCA+KNN 校正后ORL库 78.50%
人脸识别具有广阔 的应用前景
嫌疑犯照 片匹配
信用卡、 驾照、护 照、身份 证等
人群监测
应用
银行/储 蓄安全
互联网 应用
有姿态变换的人脸识别答辩
传统人脸识别系统模块
训练 人脸 图像 得到 供识 别模
块所 需的 参数
灰度化、归一化、去噪
Text
预处理模块 人脸图像训练模块
特征提取模块 人脸识别模块
Text
判别测试图像属于谁 有姿态变换的人脸识别答辩
利用 相关 矩阵 求对 应特 征脸 的特 征向 量
姿态校正的人脸识别系统 框图
人脸图像 库
训练样本
预处理
特征提取
输入待测人脸
人脸检测
预处理
特征提取
测试样本
姿态矫正
输出识别信 息
分类器
有姿态变换的人脸识别答辩
姿态校正之正弦变换
α 旋转角度值，sign( )符号函数 新图像 S’在网格点( x , y ')的灰度值和原图像S在 ( x , y )点的相同
• 人脸识别，是利用计算机提取人脸的相关特征， 并由此辨别人物身份的一种应用技术。
• 人脸识别推动了人们对人类视觉感知能力本身 的认识；可以将其运用到人工智能的某些应用 领域
有姿态变换的人脸识别答辩
人脸识别的优点
人脸识别的优点
相比较其他的识别技术
无侵犯性
价格低廉
有姿态变换的人脸识别答辩
自动执行
人脸识别的难点
有姿态变换的人脸识别答辩
姿态校正效果图
有姿态变换的人脸识别答辩
表示出中轴线的校正图
有姿态变换的人脸识别答辩
流程图
训练样本
测试样本
姿态校正
仿
真
流
PCA变 换 矩 阵
程 图
测试模板 （投影）
分类识别结 果 有姿态变换的人脸识别答辩
识别流程
1
校正ORL库中人脸 姿态，选取每个人 的前5张作为测试 集，后5张作为训 练集，将图片读入 MATLAB