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研究生:黃文助
研究生(外文):Wen-Zhu Huang
論文名稱:基於人臉特徵與幾何關係之中型點名系統
論文名稱(外文):A Medium Scale Roll-Call System based on the Facial Features and their Geometric Relations
指導教授:陳明揚
指導教授(外文):Ming-Yang Chen
口試委員:吳先晃林惠勇
口試日期:2011-07-27
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:電機工程研究所
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:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:82
中文關鍵詞:點名系統人臉特徵人臉正規化雙向二維主成分分析法人臉辨識
外文關鍵詞:Roll-Call SystemFacial FeaturesFace Normalization2D2DPCAFace Recognition
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本篇論文中,在人臉偵測方面,我們結合了灰階人臉特徵偵測與膚色密度計算,改善了灰階人臉偵測的誤判情形,將真正的人臉擷取出來,並將擷取出來的人臉影像正規化到一定的大小。之後初步的定出眼睛與嘴巴的位置,藉此將人臉影像中的人臉大小以及歪斜的情形都正規化到一定的規範 (即人臉大小一致且無歪斜的情形),以降低對後續人臉特徵定位與辨識的影響。在人臉特徵點定位,我們利用多種數位影像處理的技術來找出正確的特徵點所在位置,例如動態閥值的選取、Sobel、HSV、形態學、元件連通標記化等方法。接著我們藉由這些特徵點計算出能夠代表整張臉的幾何關係的特徵點幾何距離,並且求出測試影像與資料庫中每一張人臉影像的誤差量權重。資料庫訓練部分採用雙向二維主成分分析法(Two-Directional Two-Dimensional Principal Component Analysis;2D2DPCA)來降低人臉特徵資料量,並使用人臉特徵空間之特徵矩陣與誤差量權重經由歐式距離運算來決定辨識結果,在40人的情況下其辨識率可以達到93.25%。之後藉由辨識的結果進而完成點名系統,其點名的效率在40人全到的情況下可以達9成以上。
In this thesis, we combine gray-scale facial features and the calculation of skin color density to reduce the misjudgments of the face detection in order to capture the actual face image and normalize it to a certain size. Then we find the position of eyes and mouth to normalize the size and inclination of the face. In this way, we can reduce the effects on the positioning facial features on face recognition. For positioning of facial features, we used many kinds of image processing techniques to find the right position of each feature, such as the use of dynamic thresholds, Sobel operators, HSV, morphological processing, connected component labeling, etc. Furthermore, with these feature points, we calculated the distance of the feature points which represented the geometric relationship of the whole face, and find out the difference weight between test image and every face image in the database. Database training adopts Two-Directional Two-Dimensional Principal Component Analysis (2D2DPCA) to decompose and reduce the mass facial feature information. At the end, we use the Euclidean distance of eigen-matrix of facial eigen-space with difference weight to determine the recognition results. Under the condition of 40 people, the rate of recognition can reach 93.25%. With this result, we accomplish the roll-call system. The efficiency can approach 90% when all of the 40 persons attend.
致謝辭 i
中文摘要 ii
英文摘要 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 ix
第一章 簡介 1
1.1動機 1
1.2研究方法 1
1.3論文架構 5
第二章 理論基礎 6
2.1 人臉偵測方法 6
2.1.1 色彩分割影用於人臉偵測 6
2.1.2 Adaboost之人臉偵測 7
2.2 影像處理基礎 13
2.2.1 色彩空間 13
2.2.2邊緣偵測-Sobel 14
2.2.3 形態學 16
2.2.4 元件連通標記化 17
2.2.5影像幾何轉換 18
2.3雙向二維主成分分析法 21
第三章 研究流程 22
3.1人臉偵測與正規化 22
3.1.1人臉偵測 22
3.1.2 人臉正規化 25
3.2人臉特徵點擷取 34
3.2.1眼睛特徵點擷取 35
3.2.2嘴唇特徵點擷取 39
3.2.3 鼻子特徵點擷取 42
3.3人臉資料庫訓練與辨識 43
3.3.1 進一步人臉五官影像擷取 43
3.3.2 歐式距離 44
3.3.3 特徵點幾何距離 44
3.3.4 2D2DPCA資料庫訓練 45
3.3.5 特徵點幾何距離結合2D2DPCA之人臉辨識 52
第四章 實驗結果與分析 53
4.1實驗環境 53
4.2實驗結果 56
4.2.1 臉部特徵點擷取 56
4.2.2 辨識結果討論 57
4.3 點名功能 62
第五章 結論與未來展望 66
5.1 結論 66
5.2 未來展望 66
參考文獻 68
作者簡介 70

[1]R.L. Hsu, M. Abdel-Mottaleb, and AK. Jain, “Face Detection in Color Images,” IEEE Trans. Pattren Analysis amd Machine Intelligence, vol. 24, no. 5, pp. 696-706, 2002.
[2]M. H. Yang and N. Ahuja, “Detecting Human Faces in Color Images,” IEEE Int’1 Conf. Image Processing, pp. 127-139, Oct. 1998.
[3]P. Viola and M. J. Jones, “Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features,” IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 1, pp. 511-518, 2001.
[4]P. Viola and M. J. Jones, “Robust Real-Time Face Detection,” International Journal of Computer Vision, vol. 57, pp. 137-154, May. 2004.
[5]P. Viola and M. J. Jones, “Fast and Robust Classification Using Asymmetric AdaBoost and a Detector Cascade,” NIPS, pp. 1311-1318, 2001.
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[13]Jian Huang Lai; Yuen, P.C.; Wen Sheng Chen; Lao, S; Kawade, M. “Robust Facial Feature Point Detection Under Nonlinear Illuminations,” IEEE ICCV Workshop on Recognition, Analysis, and Tracking of Face amd Gestures in Real-Time Systems, pp. 168-174, 2001.
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[16]劉翁昌,複雜環境下之即時人臉偵測與辨識系統,台灣科技大學電子工程學系碩士論文,民國98年。
[17]楊煒達,簡易方法之少量人臉辨識系統,中央大學資訊工程學系碩士論文,民國96年。
[18]黃一庭,規則導向之多人人臉即時偵測,東華大學資訊工程學系碩士論文,民國91年。
[19]施柏樑,運用特徵向量技術於手機取像之人臉辨識系統,中正大學電機工程學系碩士論文,民國93年。
[20]蘇方生,人臉表情辨識系統,中正大學通訊工程學系碩士論文,民國93年。
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[22]井上誠喜,C語言數位影像處理 修訂版,全華圖書,2008。
[23]http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5
[24]http://zh.wikipedia.org/wiki/HSL%E5%92%8CHSV%E8%89%B2%E5%BD%A9%E7%A9%BA%E9%97%B4
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