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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳衍亨
研究生(外文):Chen, Yen-Heng
論文名稱:利用人臉影像的三維資訊作身分驗證
論文名稱(外文):Identity Verification by 3-D Information from Face Images
指導教授:莊仁輝
指導教授(外文):Chuang, Jen-Hui
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:資訊科學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:101
中文關鍵詞:人臉辨識身分驗證相關仿射結構動態形狀模板
外文關鍵詞:face recognitionidentitiy verificationrelative affine structureactive shape models
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身分驗證是一個安全系統的基本元件。相較於傳統使用身分證明文件來作為驗證的依據,使用人臉來作身分驗證是一個良好且方便的方式。以往人臉辨識的方法是拿人臉影像中二維的資訊來作分析,它們忽略了人臉三維的資訊。本論文由三維的觀點來探討利用人臉作身分驗證的問題。在本論文中,人臉的三維資訊是由一種名為相關仿射結構的投影不變性來表現,同一個人臉的影像它的相關仿射結構是不變的。根據這個特性,我們可以建立一個根據人臉影像作驗證的身分驗證系統。
Identity verification is an essential component of a security system. The traditional way to verify a person is asking him to show some kind of document, e.g., an ID card. Compared to the traditional way, using human face to verify a person is a more convenient approach. We all know that a human face is a 3-D entity. However, existing face recognition methods analyze human face images in two dimensions, they discard 3-D information of the face images.The approach proposed in this thesis uses 3-D information of a face to do the verification. The 3-D information is represented by a projective invariant called relative affine structure. If the images are taken from the same person, the relative affine structures between these images remain unchanged. Based on such a property, an identity verification system using human face images can be built.
中文摘要 .................................................V
英文摘要 ................................................VI
致謝 ...................................................VII
目錄 ..................................................VIII
圖目錄 ...................................................X
表目錄 ................................................XIII
符號 ...................................................XIV
第一章 簡介 ...........................................1
第二章 投影幾何 .......................................3
2.1 齊次座標表示法 ............................3
2.2 二維投影平面 ..............................4
2.2.1 點和線的二元性 .....................5
2.2.2 平面上兩直線的交點 .................5
2.2.3 投影平面上的投影轉換 ...............6
2.3 三維投影空間 ..............................8
2.3.1 投影空間中的點和平面 ...............8
2.3.2 點和平面的二元性 ...................9
2.3.3 平面的決定 .........................9
2.3.4 空間中的直線 .......................9
2.4 交比不變性 ...............................10
第三章 雙相機幾何 ....................................12
3.1 針孔相機模型 .............................12
3.2 極線幾何 .................................15
3.2.1 極線限制 ..........................15
3.2.2 基本矩陣 ..........................17
3.3 相機運動 .................................18
3.4 相機投影平面之間的投影轉換 ...............21
3.5 因投影轉換而產生的視差 ...................24
3.6 相關仿射結構 .............................26
3.6.1 相關仿射結構的推導 ................26
3.6.2 關聯仿射結構的求算 ................30
第四章 動態形狀模型 ..................................31
4.1 模型的建立 ...............................31
4.1.1 從訓練組中獲得形狀的資訊 ..........32
4.1.2 對齊兩個及多個形狀 ................33
4.1.3 Principal Component Analysis ......34
4.1.4 形狀模板 ..........................39
4.2 使用形狀模板尋找影像中的形狀 .............40
第五章 實作 ..........................................44
5.1 使用相關仿射結構作人臉辨識 ...............44
5.1.1 計算人臉影像之間的相關仿射結構 ....44
5.1.2 人臉驗證資料庫的建立 ..............49
5.1.3 使用驗證資料庫驗證人臉 ............54
5.1.4 驗證戴眼鏡的人臉影像 ..............64
5.2 使用動態形狀模板作人臉特徵抽取 ...........76
第六章 結論 ..........................................81
附錄A 無限遠處的點、線和面 ..........................82
A.1 平面上無限遠處的點和線 ...................82
A.2 空間中無限遠處的平面 .....................82
附錄B 平面上直線的投影轉換 ..........................84
附錄C 平面的決定 ....................................85
附錄D 投影轉換的層級 ................................86
D.1 投影平面上投影轉換的層級 .................86
D.1.1 歐幾里德層 ........................86
D.1.2 公制層 ............................87
D.1.3 仿射層 ............................87
D.1.4 投影層 ............................88
D.2 投影空間中的投影轉換 .....................89
附錄E 求算投影轉換矩陣 ..............................91
附錄F 求算基本矩陣 ..................................93
附錄G 相機模型 ......................................95
附錄H 由m求已知深度z的M .............................98
參考文獻 ...............................................100
[1] A. Shashua and N. Navab, "Relative Affine
Structure: Canonical Model for 3D from 2D Geometry
and Applications," IEEE Transactions on Pattern
Recognition and Machine Intelligence, Vol. 18,
No. 9, pp. 873-883, 1996.
[2] R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View
Geometry in Computer Vision, Cambridge University
Press, 2000.
[3] R. Hartley, "In Defense of the Eight-Point
Algorithm," IEEE Transactions on Pattern Recognition
and Machine Intelligence, Vol. 19, No. 6,
pp. 580-593, 1997.
[4] O. D. Faugeras, Three-Dimensional Computer
Vision: A Geometry Viewpoint, MIT Press, 1993.
[5] R. Chellappa, C. Wilson and S. Sirohey.
"Human and Machine Recognition of Faces: A Survey,"
Proc. IEEE, Vol. 83, No. 5, 1995.
[6] F. Samaria, S. Young, "HMM-based Architecture
for Face Identification," Image and Vision Computing,
Vol. 12, No. 8, pp.537-541, 1994.
[7] Zhujie, Y. L. Yu, "Face Recognition with
Eigenfaces," Proc. IEEE Conf. Industrial Technology,
pp.434-438, 1994.
[8] P. Belhumeur, J. Hespanha and D. Kriegman,
"Using Discriminate Eigenfeatures for Image Retrieval",
IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine
Intelligence, Vol. 18, No. 8, pp. 831-836, 1996.
[9] P. Belhumeur, J. Hespanha and D. Kriegman,
"Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using
Class Specific Linear Projection," IEEE
Transactions on Pattern Recognition and Machine
Intelligence, Vol. 19, No. 7, pp. 711-720, 1997.
[10] T. F. Cootes, A. Hill, C. J. Taylor and
J. Haslam, "The Use of Active Shape Models for
Locating Structures in Medical Images," Image
and Vision Computing, Vol. 12, No. 6, pp.355-366, 1994.
[11] T. F. Cootes, C. J. Taylor, D. H. Cooper and
J. Graham, "Active Shape Models - Their Training and
Application," Computer Vision and Image Understanding,
Vol. 61, No. 1, 1995.
[12] Ghassan Hamarneh''s homepage,
http://www.cs.toronto.edu/~ghassan .
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