基于人脸特征的身份认证系统的研究与设计

论文摘要

基于生物特征的身份认证技术在社会生活中具有越来越重要的地位和作用,已逐渐成为信息安全的重要研究领域。在多种生物特征中,基于人面部特征的识别和认证因为具有无侵害性、成本低、隐蔽性、不需要被测者特殊配合等优点,得到了广泛的关注和重视,具有广阔的应用前景。本文通过对几种常见的身份认证技术的分析,总结了现有的身份认证系统存在的问题和不足,在此基础上将生物特征之一的人脸特征应用于身份认证技术中,设计并实现了一个基于人脸特征的身份认证原型系统,对系统的功能、框架结构和涉及的关键技术等进行了研究和分析,并对所设计系统的性能进行了测试。结果表明,该系统能够较为准确地完成身份认证任务,且对一定范围内的人脸姿态、光照变化等具有较强的健壮性。研究的关键技术包括人脸和眼睛的检测与定位、图像预处理、人脸特征提取和分类器设计等。本文利用AdaBoost学习算法构建了人脸检测和眼睛检测分类器,实现了人脸和眼睛的检测与定位,实验表明,该算法能够实时、准确地检测并定位出人脸和眼睛。针对人脸图像存在的姿态、光照变化等问题,结合人眼定位时的眼睛坐标和图像预处理技术提出了人脸图像的规范化处理方法,有效地减少了姿态、光照变化对系统性能带来的影响。特征提取方法的优劣直接影响到系统的认证性能。由于Gabor小波核函数具有较强的空间位置和方向选择性,能够捕捉对应于空间和频率的局部结构信息,表达人脸最有用的局部特征,因此本文采用人脸图像的Gabor滤波响应来表示人脸特征。为解决Gabor特征维数过高的问题,结合主分量分析和线性鉴别分析方法各自的优势提出了两种特征提取方案,并在简单分类器和SVM分类器上进行了实验。实验表明,GP特征提取方案在SVM分类器上获得了较好的实验效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 人脸识别综述
• 1.2.1 人脸识别的基本原理
• 1.2.2 人脸识别的分类
• 1.2.3 人脸识别技术的发展与现状
• 1.3 本文的研究目标和主要贡献
• 1.4 论文的内容安排
• 第二章 身份认证技术综述
• 2.1 几种常见的身份认证技术
• 2.1.1 口令认证
• 2.1.2 基于交流的认证
• 2.1.3 IC卡认证
• 2.1.4 PKI认证
• 2.1.5 生物特征认证
• 2.2 基于生物特征的身份认证技术
• 2.3 基于人脸特征的身份认证系统分析
• 2.3.1 系统的功能分析
• 2.3.2 系统的总体结构图
• 2.3.3 系统的工作流程
• 2.4 认证系统的性能评价标准
• 2.4.1 EAR和 FRR
• 2.4.2 ROC曲线
• 2.5 本章小结
• 第三章 人脸定位与规范化处理
• 3.1 人脸检测和眼睛定位
• 3.1.1 人脸检测
• 3.1.2 眼睛定位
• 3.2 几何规范化
• 3.2.1 仿射变换
• 3.2.2 双线性插值
• 3.3 灰度规范化
• 3.3.1 图像平滑
• 3.3.2 直方图均衡化
• 3.3.3 灰度变换
• 3.4 规范化处理过程
• 3.5 实验结果与分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 人脸特征提取方法研究
• 4.1 引言
• 4.2 基于 Gabor小波变换的特征表示
• 4.2.1 Gabor小波理论
• 4.2.2 Gabor滤波器组参数的选择
• 4.2.3 人脸图像的 Gabor小波表示
• 4.3 特征选择策略
• 4.3.1 主成分分析
• 4.3.2 线性鉴别分析
• 4.4 特征提取方案
• 4.4.1 GP特征提取方法
• 4.4.2 GPL特征提取方法
• 4.5 本章小结
• 第五章 分类器的设计
• 5.1 简单分类器的设计
• 5.1.1 相似度计算
• 5.1.2 阈值的设定策略
• 5.2 基于SVM的分类器设计
• 5.2.1 SVM原理
• 5.2.2 基于 SVM的分类算法
• 5.3 实验结果与分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 基于人脸特征的身份认证原型系统的设计
• 6.1 引言
• 6.2 基于人脸特征的身份认证原型系统 FBIVS
• 6.2.1 系统的框架图
• 6.2.2 系统的模块功能
• 6.2.3 系统的用户界面
• 6.3 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 参考文献
• 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
• 致谢