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研究生:黃怡華
研究生(外文):Hwang Yi Hwa
論文名稱:應用餘弦正規化與類神經網路於三維人臉辨識之研究
論文名稱(外文):A Study of 3D Face Recognition Using Cosine Normalization and Artificial Neural Network
指導教授:洪本善洪本善引用關係
口試委員:李樹莊高豫麒余建宏黃碧慧
口試日期:2016-06-02
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:土地管理學系
學門:建築及都市規劃學門
學類:都市規劃學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:79
中文關鍵詞:人臉辨識正規化類神經網路
外文關鍵詞:Face recognitionnormalizationartificial neural network
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人臉識別中,影響辨識效率及成果的主要因素為人臉資料的特徵擷取及演算法之運用。就臉部資料而言,可區分為二維影像及三維點雲資料,二維影像易受光線、角度及影像解析度等因素,造成辨識效果不盡理想,而具有空間特性之三維點雲資料,無光線明暗差異,可有效改善上述因素之影響,優化辨識成果。本研究應用類神經網路法於三維人臉辨識研究,在數據進入類神經網路演算法前,須將數據正規化,本研究分析比較了餘弦函數、線性區間及指數函數正規化等方法,探究何者可得到較穩定的成果,並進行同人及不同人的樣本數量間等數量與不等數量的分析比較、門檻值設定差異,以及不同特徵因子對辨識成功率之貢獻程度的影響。
本研究實驗成果顯示,採餘弦函數正規化方式,以同人及不同人樣本之等量數據做為倒傳遞類神經網路系統輸入值,將門檻值設定為0.2,並利用鼻根至橫剖面擬合線距離差、鼻根至縱剖面擬合線距離差及鼻尖至橫剖面擬合線距離差等3個辨識因子,即可達成100%辨識率。
For face recognition processes, the key factors which influence the recognition efficiency are the face characteristics and the uses of algorithm. With regard to the facial data, they might be separated into two sorts, 2D imageries and 3D point clouds. Whereas the 2D imageries are apt to be influenced by the illumination, face angle, and image resolution such as to lead to unsatisfactory results, the 3D point clouds, with spatial characteristics and minimum influence of illumination, have effectively offered the reduction efficiency of the above factors and improved the recognition results.
The artificial neural network is introduced for 3D face recognition analysis in this study. Before the algorithm, the data were processed with normalization. The data normalization with the methods of cosine, linear segment, and exponential functions were used separately for outcomes comparison to show up the much more stable one. The captured data for the same person and those of different persons, each in different volume of samples, outcomes of thresholds settings, and different amounts of characteristic factors which offer individual successful recognition rate were also analyzed and compared.
Final results indicate that the cosine function should be chosen as the normalization process in advance. The same amount of the same-person pairs and the different-person pairs data was considered as the input values for back-propagation artificial neural network process, and the value of 0.2 was set as the threshold. The distance difference between root of nose and horizontal cross section fitting line, the distance difference between root of nose and vertical cross section fitting line, and the distance difference between nose tip and horizontal cross section fitting line were set as the key factors for 3D face recognition. These key factors would lead to 100% successful recognition rate.
第一章 緒論 1
第一節 前言 1
第二節 研究動機 2
第三節 研究目的 3
第二章 文獻回顧 5
第一節 人臉辨識相關文獻 5
第二節 倒傳遞類神經網路 13
第三章 研究方法與設計 25
第一節 研究設備與軟體工具 25
第二節 研究流程 29
第三節 研究方法 30
第四節 研究設計 39
第四章 實證分析 42
第一節 研究資料蒐集 42
第二節 實證分析 49
第五章 結論與建議 64
第一節 結論 64
第二節 建議 65
參考文獻 66
附錄 71
中文文獻
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李靜怡,2008,具模糊化特徵距離權重值之類神經網路人臉表情辨識系統,朝陽科技大學資訊工程學系碩士論文。
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英文文獻
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Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark H. Beale, Orlando De Jesús, 2014, Neural Network Design (2nd Edition), P1-2~1-4, ISBN-13: 978-0-9717321-1-7.
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