基于核DCV算法的主動近紅外人臉(共11頁)

1、項目編號： 福州大學(xué)本科生科研(k yn)訓(xùn)練計劃（SRTP）申 請 表項目名稱： 基于(jy)核DCV算法(sun f)的主動近紅外人臉 識別方法 申 請 者： 麻文強(qiáng)、賈文杰、林鴻靈 所在院系： 物理與信息工程學(xué)院 指導(dǎo)教師： 聯(lián)系電話：電子信箱： 1003660608 申請日期： 2014年12月4日 福州大學(xué)教務(wù)處制填 表 說 明本申請表一律(yl)用計算打印，如實填寫。SRTP立項時間(shjin)一般為1年時間，起止(q zh)時間為指每年12月起至第二年12月止。經(jīng)審批立項后，本申請表一式三份分存教務(wù)處，學(xué)院和課題組備案、歸檔。如填表有不明事宜，請與教務(wù)

2、處實踐教學(xué)管理辦公室或?qū)W院本科教學(xué)辦聯(lián)系和咨詢。聯(lián)系電話：22866853簡 況項 目名 稱基于核DCV算法的主動近紅外人臉識別方法來 源A自選（） B導(dǎo)師類型 A理科 B工科 C管理 D人文 E法學(xué) F其他 （ A ）起止年限2014年12 月 2015年 12 月申請金額萬元項 目負(fù)責(zé)人姓 名麻文強(qiáng)性 別A.男（） B.女出生年月1995.1.19所在院系物理與信息工程學(xué)院專 業(yè)應(yīng)用物理學(xué)年 級13級指導(dǎo)教師姓 名劉征宇性 別A.男 B.女出生年月1959.8所在院系物信學(xué)院職 稱高級實驗師學(xué) 位項目組主要成員姓名性別出生年月所在學(xué)院專業(yè)項目中的分工簽字麻文強(qiáng)男1995.1.19物理與信息

3、工程學(xué)院應(yīng)用物理學(xué)賈文杰男1994.9.15物理與信息工程學(xué)院應(yīng)用物理學(xué)林鴻靈女物理與性息工程學(xué)院應(yīng)用物理學(xué)摘要（二00字以內(nèi)）研究主要內(nèi)容及意義近年來，人臉識別技術(shù)作為一種新興的生物特征識別技術(shù)，在公共安全領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。但環(huán)境光照變化引起的識別率下降問題一直制約著其進(jìn)一步發(fā)展。由光照引起的人臉圖像變化甚至比因個體差異引起的變化還要大。根據(jù)FERET和FRVT測試的結(jié)果，即使目前最好的人臉識別系統(tǒng)在室內(nèi)和室外兩種測試條件下，其識別率也會從90%降到50%左右。目前針對光照問題已經(jīng)提出了很多處理方法，但大都屬于被動的方法，即通過學(xué)習(xí)由于照明變化而導(dǎo)致的可見光譜圖像的變化來設(shè)法減小光照變化

4、造成的影響。但由于對光照保持不變性的函數(shù)是不存在的，消除光照影響的同時也會損失圖像的有用信息。作為非線性特征提取方法的核技術(shù)，隨著支持向量機(jī)方法的出現(xiàn)，得到了充足發(fā)展，但對于大樣本訓(xùn)練情況，映射后的向量維數(shù)將會提高，給計算帶來很大難題。針對上述問題，以近紅外為工，有效克服了環(huán)境光照變化對人臉圖像的影響，通過對核投影方法和可鑒別共同向量算法的優(yōu)勢及缺點的分析，利用融合后的核DCV算法進(jìn)行人臉圖像的特征提取，解決了核投影方法面臨的大樣本問題和DCV算法的樣本維數(shù)較高問題，大大減少了運算量，提高了特征提取的效率和準(zhǔn)確度。一、立項的依據(jù)和意義（包括項目的研究意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析，特色與創(chuàng)新之處并附

5、主要參考文獻(xiàn)及出處） 依據(jù)：有很多的人已經(jīng)在做人臉識別方向的研究，我們有許多可借鑒的地方，理論相關(guān)的知識有許多，改進(jìn)版的人臉識別技術(shù)作為一種新興的生物特征識別技術(shù)，在公共安全領(lǐng)域可以得到廣泛運用。研究意義：利用融合后的核DCV 算法進(jìn)行人臉圖像的特征提取，解決了核投影方法面臨的大樣本問題和DCV算法的樣本維數(shù)較高問題。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀：現(xiàn)國內(nèi)外大多采用熱紅外成像技術(shù)，可是圖像的清晰度不是很高特色與創(chuàng)新：利用利用融合后的核DCV 算法進(jìn)行人臉圖像的特征提取，解決了核投影方法面臨的大樣本問題和DCV算法的樣本維數(shù)較高問題，大大減少了運算量，提高了特征提取的效率和準(zhǔn)確度。人臉識別可以極大地醋精多個不同

6、學(xué)科和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。作為一個典型的技術(shù)問題，人臉的識別攝像頭的感光元器件（ccd）、信號轉(zhuǎn)換和網(wǎng)絡(luò)傳輸、數(shù)字圖像處理，計算機(jī)圖形學(xué)，模式識別、人工智能、生物科學(xué)等學(xué)科提供了一個良好的研究問題和驗證平臺。人臉識別的發(fā)展和深入研究，可以極大地促進(jìn)這些學(xué)科的發(fā)展、成熟和融合。人臉識別技術(shù)可用于所有人工進(jìn)行校驗身份的識別場合，如門禁控制，銀行系統(tǒng)等。與傳統(tǒng)的身份驗證方式相比，人臉識別方法具有簡單方便的特點，企鵝人臉的獨一無二行能從根本上杜絕偽造和竊取，防止身份偽裝。二、研究目標(biāo)、研究內(nèi)容和擬解決的關(guān)鍵問題研究目標(biāo)：尋求一種低運算量、可以較好地幫助計算機(jī)呈像的算法；提高識別圖像的清晰度，研究內(nèi)容：1 近紅

7、外光譜理論分析 采集設(shè)備光譜特性分析1.2 人臉近紅外光譜反射特性2 人臉圖像特征提取及識別2.1 構(gòu)造核空間2.2 選擇最佳鑒別向量3基于核DCV算法后的識別圖像處理3.1利用計算機(jī)圖像模擬，將核DCV算法植入特征提取程序中擬解決的關(guān)鍵問題：暗光和強(qiáng)光下人臉特征提取的困難，核DCV算法的植入，核投影方法面臨的大樣本問題和DCV算法的樣本維數(shù)較高問題三、預(yù)期的研究成果、成果的提供形式（論文、設(shè)計、產(chǎn)品、軟件開發(fā)、專利、研究或調(diào)研報告等）、應(yīng)用前景和效益分析 預(yù)期成果: 通過對核投影方法和可鑒別共同向量算法8的優(yōu)勢及缺點的分析，利用融合后的核DCV 算法進(jìn)行人臉圖像的特征提取，解決了核投影方法面

8、臨的大樣本問題和DCV算法的樣本維數(shù)較高問題，大大減少了運算量，提高了特征提取的效率和準(zhǔn)確度。 成果的提供形式：論文，研究報告，產(chǎn)品。 應(yīng)用前景：人臉識別技術(shù)可用于所有人工進(jìn)行校驗身份的識別場合，如門禁控制，銀行系統(tǒng)等。與傳統(tǒng)的身份驗證方式相比，人臉識別方法具有簡單方便的特點，企鵝人臉的獨一無二行能從根本上杜絕偽造和竊取，防止身份偽裝。 效益分析：有很高的經(jīng)濟(jì)價值，制作成本低，應(yīng)用前景廣泛。 四、擬采取的研究方法、技術(shù)路線、實驗方案及可行性分析研究方法：利用ccd相機(jī)進(jìn)行仿真實驗，技術(shù)路線：近紅外光譜理論分析 采集設(shè)備光譜特性分析1.2 人臉近紅外光譜反射特性2 人臉圖像特征提取及識別2.1

9、構(gòu)造核空間2.2 選擇最佳鑒別向量實驗方案：使用40 個功率為0.25 W/sr 的NIRLED 作為主動光源，發(fā)射角為45，這樣CCD 相機(jī)的曝光值可以盡量調(diào)低，降低環(huán)境光照干擾。光源中心波長為850 nm，其對皮膚反射較小，可最大限度減少外界光照的影響，且在所使用的CCD 相機(jī)的感光范圍內(nèi)。采集人臉數(shù)據(jù)，人臉圖像特征提取及識別，算法的植入，利用計算機(jī)的圖像模擬功能利用核DCV算法對人臉進(jìn)行識別，如圖，人臉的識別包括可行性分析：儀器與算法較易理解，貼近生活，可行性較高，五、研究工作進(jìn)度安排前期：（2014年12月2015年3月）查找資料，閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，初步構(gòu)建課題模塊。 中期：2015年4月

10、8月）1課題涉及多層面的問題，根據(jù)課題的有關(guān)要求，分解課題完成。2根據(jù)研究專題撰寫論文，并依次補(bǔ)充，初步完成專題論文。 后期：（2015年9月11月）1論文交流對已撰寫的論文進(jìn)行充實、完善和交流?？偨Y(jié)經(jīng)驗探討課題研究的現(xiàn)實意義，總結(jié)經(jīng)驗，準(zhǔn)備結(jié)題工作，并為后繼研究做準(zhǔn)備。研究結(jié)題召開課題結(jié)題報告會，邀請校有關(guān)負(fù)責(zé)課題的行政領(lǐng)導(dǎo)和上級領(lǐng)導(dǎo)部門，對研究課題進(jìn)行現(xiàn)場評審，鑒定和驗收。4成果展示書面材料：結(jié)題報告,六、實現(xiàn)本項目最終目標(biāo)已具備的條件（包括過去的研究工作基礎(chǔ)，研究人員及協(xié)作條件，實驗條件）過去研究工作： HYPERLINK /doc/5431092.html t _blank 人臉識別是

11、 HYPERLINK /doc/5909615.html t _blank 生物特征識別領(lǐng)域中最常用的一種模態(tài)，近年來在公共安全領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。各類人臉識別方法的關(guān)鍵都在于，提取人臉數(shù)據(jù)中與身份相關(guān)的本質(zhì)特征，同時消除其中受非身份因素影響的部分，非身份因素一般包括：環(huán)境光照、姿態(tài)、表情、飾物等。其中光照問題在實際應(yīng)用中最為重要，用戶普遍要求 HYPERLINK /doc/6859451.html t _blank 人臉識別系統(tǒng)能適應(yīng)不同的光照環(huán)境。一般的人臉識別系統(tǒng)都采用普通的可見光人臉圖像進(jìn)行識別，這類系統(tǒng)容易收到環(huán)境光線變化的影響，在識別之前往往需要采用一些預(yù)處理算法對光照進(jìn)行處理。

12、雖然光照預(yù)處理算法能在一定程度上消除光照的影響，但同時也會使圖像損失一部分有用的信息。 HYPERLINK /doc/5331889.html t _blank 近紅外人臉識別是為了解決人臉識別中的光照問題，而提出的一種 HYPERLINK /doc/5901020.html t _blank 解決方案，其包括兩部分：主動近紅外人臉成像設(shè)備；和相應(yīng)的光照無關(guān) HYPERLINK /doc/6848500.html t _blank 人臉識別算法。使用強(qiáng)度高于環(huán)境光線的主動 HYPERLINK /doc/2534246.html t _blank 近紅外光源成像，配合相應(yīng)波段的光學(xué) HYPERL

13、INK /doc/6025352.html t _blank 濾片，可以得到環(huán)境無關(guān)的人臉圖像，人臉圖像只會隨著人與攝像頭的距離變化而單調(diào)變化。在此圖像上采用一些特定的 HYPERLINK /doc/1758541.html t _blank 特征提取方式，如：局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）特征，可以進(jìn)一步消除圖像的單調(diào)變化，得到完全光照無關(guān)的特征表達(dá)。并在生活中有廣泛的應(yīng)用。實驗條件：近紅外圖像采集設(shè)備主要包括如下幾個單元： 1）在相應(yīng)波段強(qiáng)度高于環(huán)境光的主動近紅外光源。光源越強(qiáng)，環(huán)境光干擾就相對越弱。NIR LED的 波長必須大于 780 nm，同時還要考

14、慮 CCD 相機(jī)的光譜響應(yīng)率。使用 40個功率為 0.25 W/sr 的 NIR LED 作為主動光源，發(fā)射角為45， 這樣CCD相機(jī)的曝光值可以盡量調(diào)低，降低環(huán)境光照干擾。光源中心波長為 850 nm，其對皮膚反射較小，可最大限度減 少外界光照的影響，且在所使用的 CCD 相機(jī)的感光范圍內(nèi)。2）有濾光特性的探測器，使用近紅外濾光片 HWB800-IR-80 配合 CCD 相機(jī)使用，允許近紅外光通過的同時過濾環(huán)境光，得到環(huán)境無關(guān)的人臉圖像。還包括35W普通日光燈管和實驗所用0.3 W近紅外LED燈。實驗人員：福州大學(xué)物理與信息學(xué)院應(yīng)用物理學(xué)學(xué)生：麻文強(qiáng)、賈文杰、林鴻靈。七、申請項目經(jīng)費預(yù)算表預(yù)算支出科目金 額(萬元)計 算 根 據(jù) 及 理 由40 個功率為 0.25 W/sr 的 NIR LEDCCD相機(jī)用近紅外濾 光片 HWB800-IR-8035 W 普通日光燈管用0.3 W近紅外LED燈其他相關(guān)用品（電線、發(fā)射管等）合 計八、指導(dǎo)教師意見目前人臉識別技術(shù)的研究有著非常廣闊的前景，可用于所有人工進(jìn)行校驗身份的識別場合，如門禁控制，銀行系統(tǒng)等。與傳統(tǒng)的指紋驗證方式相比，人臉識別方法具有可