基于步態(tài)及人臉特征的身份識別方法研究.pdf

1、申請上海交通大學碩士學位論文基于步態(tài)及人臉特征基于步態(tài)及人臉特征的身份識別方法研究的身份識別方法研究專業(yè)：專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)碩士生：碩士生：周志銘導師：導師：余松煜教授上海交通大學電子信息與電氣工程學院上海交通大學電子信息與電氣工程學院2009年12月上海交通大學碩士學位論文摘要第I頁基于步態(tài)和人臉特征的身份識別方法研究摘基于步態(tài)和人臉特征的身份識別方法研究摘要要隨著社會的不斷進步與發(fā)展，無論是公共場合還是私人住所，對于智能監(jiān)控系統(tǒng)的

2、需求已經(jīng)變得越來越普遍。在智能監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)級增長的今天，其性能也相比以前有了很大的提高，其中最重要的功能之一就是對于人物進行身份識別。眼下的主流技術都是圍繞著如何利用人體的生物特征進行身份識別，該領域也是國內(nèi)外長期研究的熱點。針對這種需求，本文對于生物特征中公認最重要的兩項——步態(tài)以及人臉特征進行了系統(tǒng)的討論與分析。現(xiàn)階段對于步態(tài)識別的研究一般都停留在理想的實驗環(huán)境中，很少有涉及對于樣本質量優(yōu)劣或者噪聲干擾嚴重等情況的討論。本文

3、在實現(xiàn)了基于Procrutes形狀進行步態(tài)特征分析的基礎上，提出了一種基于周期補償步態(tài)特征的身份識別算法。在對步態(tài)輪廓樣本進行質量檢測后，利用步態(tài)過程中輪廓寬度重復信息，使用離散傅里葉變換對周期信息進行提取，在確定單幀步態(tài)輪廓所對應的相位值后進行相對應的樣本補償，從而有效地解決了步態(tài)樣本在經(jīng)過質量篩選后所引起的分布不均勻的問題。實驗結果表明，該方法取得了大約15%識別正確率的性能提升。高獨特性特征的選擇以及合適匹配策略的選用是人臉識別技

4、術的關鍵。本文討論了基于仿射不變的幾何特征SIFT（ScaleInvariantFeatureTransfm）算子進行人臉識別的方法。SIFT算子的計算復雜度較高，并且不同的人臉表情和圖像模糊會加大特征匹配的難度。為克服上述缺點，本文提出一種新的算法，將選擇六個人臉上感興趣子區(qū)域進行描述，并根據(jù)各自的獨特性賦予不同的權值，最后在匹配過程中使用相似度的平方來減小偏差數(shù)據(jù)造成的影響。實驗結果表明，該方法能有效地減輕表情變化對于身份識別率急劇