人脸识别算法研究：基于几何特征的分析与应用

"这篇硕士学位论文是关于基于几何特征的人脸识别算法的研究，由大连理工大学的姜贺撰写，导师为王金城，属于控制理论与控制工程专业。论文主要探讨了如何利用人脸的几何特征进行人脸识别，重点介绍了灰度投影理论及其在定位人脸器官中的应用，并提出了精确的眼部、鼻子和嘴巴定位方法。" 人脸识别技术是一项融合了数字图像处理、模式识别、神经网络和数学等多个学科的复杂任务，具有广泛的应用前景。在人脸识别领域，基于几何特征的方法因其简便和有效性而受到关注。本文的重点在于通过人脸面部的拓扑结构和几何关系，利用灰度投影的方法提取主要器官特征，并将这些特征转化为几何特征向量，进而进行人脸识别。 首先，论文深入分析了灰度积分投影理论，这是目前常用的人脸轮廓定位手段。作者对竖直方向上的灰度差投影法进行了改进，减少了对积分投影图的额外处理，提高了定位的准确性和速度。 其次，论文提出了一种新颖的眼睛定位算法，它结合了眼区的整体灰度分布和局部灰度变化，将积分投影法和灰度差累加值投影法结合起来。这种方法对光照变化有很好的鲁棒性，实验结果显示其定位精度高。 对于鼻子的定位，论文采用了灰度积分投影结合人脸特征的先验知识，得到了较高的定位准确率。嘴巴的定位则依然采用投影法实现。 接下来，论文选取了由四个眼角点、鼻尖点和两个嘴角点构成的七个特征点，以此构建了十个特征向量并进行了归一化处理。最后，论文采用基于模式相似性的最近距离分类器进行分类，使用加权比值函数计算特征相似度，以适应人脸图像的识别需求。然而，识别门限的选择仍是一个待解决的复杂问题。 关键词：人脸识别；灰度投影；几何特征；特征提取 这篇论文的研究成果为基于几何特征的人脸识别提供了新的思路和实用算法，有助于提高人脸识别系统的性能和鲁棒性。