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第1章 引论 1

1.1 概述 1

1.2 人脸辨识与人脸认证评价指标 2

1.3 人脸识别方法 4

1.3.1 基于几何特征的人脸识别 4

1.3.2 基于表象的人脸识别 6

1.3.3 基于稀疏描述的人脸识别方法 7

1.4 人脸识别技术的应用分析 10

1.5 基于表情的人脸识别 12

1.6 年龄不变人脸识别 14

1.7 3D人脸识别研究 15

1.7.1 基于空域的直接匹配方法 15

1.7.2 基于局部特征的匹配 16

1.7.3 基于全局特征的匹配 17

1.8 常用人脸库介绍 17

1.8.1 FERET人脸数据库 17

1.8.2 Yale人脸数据库 18

1.8.3 Yale B人脸数据库 19

1.8.4 ORL人脸数据库 19

1.8.5 AR人脸数据库 19

1.8.6 XM2VTS人脸数据库 21

1.8.7 CMU PIE数据库 21

1.8.8 可见光与近红外人脸数据库 22

第2章 一维降维方法与人脸识别 26

2.1 特征脸方法 26

2.2 基于Fisher准则的线性鉴别分析方法 30

2.3 Fisherface 33

2.4 一维核方法 35

2.5 局部保持投影方法 37

第3章 二维降维方法与人脸识别 40

3.1 二维主成分分析的实现及融合方案 40

3.1.1 2DPCA 40

3.1.2 2DPCA的两种不同实现及其意义 41

3.1.3 实验及分析 42

3.2 基于复矩阵的主成分分析与线性鉴别分析 45

3.2.1 基于复矩阵的主成分分析 45

3.2.2 基于复矩阵的主成分分析的讨论 45

3.2.3 基于复矩阵的线性鉴别分析 46

3.2.4 基于复矩阵的线性鉴别分析的理论分析 48

3.3 二维局部保持投影分析 50

3.3.1 二维监督的局部保持投影 50

3.3.2 二维监督局部保持投影分析 51

3.3.3 二维判别监督局部保持算法 51

3.3.4 实验 52

第4章 稀疏描述及其人脸识别应用 53

4.1 基于稀疏描述的人脸识别方法 53

4.2 快速稀疏方法 58

4.3 字典学习 60

4.4 人脸对齐 66

4.5 核稀疏方法 68

4.6 本章小结 69

第5章 快速稀疏描述方法 70

5.1 基于全局表达方法的图像测试样本描述与识别 70

5.1.1 原空间中图像测试样本的全局表达方法 70

5.1.2 特征空间中图像测试样本全局表达方法的初步设计 71

5.1.3 全局表达方法的可行性分析 73

5.2 快速稀疏描述方法 76

5.2.1 快速稀疏描述方法的设计 77

5.2.2 快速稀疏描述方法的可行性分析 78

5.3 快速稀疏描述方法的变形算法 82

5.4 本章小结 86

第6章 稀疏描述思想与改进的K近邻分类 88

6.1 基于描述的最近邻分类 89

6.1.1 基于描述的最近邻分类方法 89

6.1.2 方法的分析 90

6.1.3 实验结果 92

6.1.4 结论 95

6.2 加权最近邻分类 96

6.2.1 方法介绍 96

6.2.2 加权最近邻分类与NNCM的关系 96

6.2.3 实验结果 98

6.2.4 结论 101

6.3 改进的近邻特征空间方法 102

6.3.1 K近邻分类方法的几个扩展 102

6.3.2 改进的近邻特征空间方法 103

6.3.3 改进的近邻特征空间方法分析 104

6.3.4 实验结果 109

6.3.5 结论 111

第7章 稀疏描述思想与改进的降维方法 112

7.1 稀疏描述与常规变换方法的结合 112

7.1.1 改进的常规变换方法 113

7.1.2 关于ICTM的分析 114

7.1.3 实验结果 116

7.1.4 结论 118

7.2 基于描述和降维的人脸识别 118

7.2.1 基于描述和降维的人脸识别方法 119

7.2.2 方法合理性分析 120

7.2.3 实验结果 121

7.2.4 结论 122

7.3 讨论 122

7.3.1 正确分类的前提条件 122

7.3.2 线性降维与样本近邻关系 123

7.3.3 描述误差与分类精度 124

第8章 基于描述的方法与多生物特征识别应用 126

8.1 基于交叉得分的多生物特征识别方法 127

8.1.1 具体方法 127

8.1.2 算法特点与原理 129

8.1.3 实验结果 130

8.1.4 结论和讨论 133

8.2 基于多Gabor特征融合的人脸识别 133

8.2.1 Gabor变换及本节的方法 134

8.2.2 方法的分析 136

8.2.3 实验 137

8.2.4 结论 139

8.3 复空间局部保持投影方法 140

8.3.1 CLPP 140

8.3.2 实验 142

8.3.3 结论 145

第9章 彩色人脸识别的研究与发展 147

9.1 全局彩色人脸识别方法 147

9.1.1 基于各颜色通道的全局方法 147

9.1.2 其他全局方法 148

9.2 局部彩色人脸识别方法 152

9.2.1 局部二元模式算子 152

9.2.2 基于Gabor变换的局部彩色人脸识别方法 153

9.3 其他彩色人脸识别方法 153

第10章 基于视频的人脸识别技术综述 156

10.1 引言 156

10.1.1 基于视频的人脸识别技术的特点 157

10.1.2 基于视频的人脸识别技术的几个问题 157

10.1.3 基于视频的人脸识别技术流程图 159

10.2 各模块的主要技术与方法 159

10.2.1 基于视频的人脸检测 159

10.2.2 基于视频的人脸跟踪 161

10.2.3 基于视频的人脸识别 162

10.3 基于视频的人脸识别技术难点 164

10.3.1 光照的影响 164

10.3.2 姿态变化的影响 164

10.3.3 低分辨率的影响 165

10.4 基于视频的人脸识别技术在ATM中的应用 165

10.4.1 基于视频的人脸识别技术在ATM中应用的技术方案 165

10.4.2 技术方案流程图 166

10.4.3 人脸识别的融合算法介绍 167

10.4.4 实验验证 167

10.5 实验设计与结果统计 169

第11章 人脸伪装判识及应用 172

11.1 概述与分析 173

11.1.1 人脸伪装判识的实际需求 173

11.1.2 相关研究介绍 175

11.1.3 技术难点分析 176

11.1.4 伪装定义、伪装判识的全局方案 177

11.2 人脸伪装判识方法 179

11.2.1 人像定位 179

11.2.2 基于Haar分类器的伪装检测 180

11.2.3 对误报的分类 186

11.2.4 基于直线检测的背景误报剔除方法 188

11.2.5 基于镜桥检测的墨镜误报判别方法 189

11.2.6 基于对称差分的墨镜伪装判别方法 191

11.2.7 基于Gabor滤波的墨镜误报判别 192

11.2.8 基于聚类分析的帽子误报判别 195

11.2.9 基于肤色模型的口罩伪装判识 200

11.2.10 其他误报剔除方法 201

11.3 系统的实施与评估 201

11.3.1 系统结构 201

11.3.2 系统模块设计 202

第12章 人脸考勤与识别系统 206

12.1 红外人脸识别与双模态人脸考勤系统 206

12.1.1 远红外与近红外人脸对比分析 207

12.1.2 系统技术方案的考虑与设计 207

12.1.3 系统软硬件 208

12.2 人脸与指纹联合识别系统 212

12.2.1 系统分析与设计 212

12.2.2 系统硬件 214

12.2.3 系统细节 215

12.3 基于人脸图像认证的计算机登录系统 217

12.3.1 引言 217

12.3.2 Windows登录系统概述 217

12.3.3 人脸登录系统设计 218

12.3.4 人脸识别 220

参考文献 222