人脸识别系统评测方法研究

论文摘要

人脸识别是当前图像分析与理解领域的一个研究热点,这方面的研究工作自20世纪60年代开始以来,经历了40多年的发展,已经取得了长足的进步,人脸识别技术已经从实验室中的原型系统逐渐走向了商用,出现了大量的识别算法和若干商业系统。人脸识别技术的发展主要受两个方面因素的影响:人脸识别算法的进步,对人脸识别算法进行综合性能评测的方法。综合的性能评测一方面测试了各算法和系统的综合性能优劣,另一方面也检验了人脸识别技术的总体发展现状,指出了有价值的研究方向。本文主要有如下工作:(1)对常用人脸识别算法进行综述。本文对近年来人脸识别常用算法进行总结并分析其各自特点。(2)介绍了几次大型的人脸识别系统评测情况。包括FERET及FRVT2000, FRVT2002,FRVT2006四次大型人脸识别系统评测,其中着重介绍了FRVT2000及FRVT2006并对评测结果进行了分析。(3)研究了人脸识别算法的性能评测方法。介绍并探讨了人脸识别算法性能评测的基本原则、评测方法的分类和针对不同识别任务的相关评测指标。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 相关技术的研究现状
• 1.3 本论文实现的主要工作
• 第2章 人脸识别常用算法综述
• 2.1 常用人脸识别算法
• 2.1.1 特征脸算法（Eigenface）
• 2.1.2 模板匹配算法（Correlation）
• 2.1.3 Fisherface 算法
• 2.1.4 弹性图匹配算法
• 2.1.5 一般的神经网络方法（NN）
• 2.1.6 双子空间Bayesian 人脸识别方法
• 2.1.7 基于Gabor 特征的判别分析方法
• 2.1.8 局部特征分析方法（LFA）
• 2.2 人脸识别系统
• 2.2.1 自动与半自动人脸识别
• 2.2.2 鉴别、验证和监控
• 2.2.3 大型人脸识别系统
• 第3章 人脸识别系统大型评测介绍
• 3.1 国内外主要公共人脸图像数据库
• 3.2 大型评测工作的发展现状
• 3.2.1 FERET(Face Recognition Technology
• 3.2.2 FRVT 2000（Facial Recognition Vendor Test 2000）
• 3.2.3 FRVT 2002（Face Recognition Vendor Test 2002）
• 3.2.4 FRVT 2006（Face Recognition Vendor Test 2006）
• 第4章 人脸识别系统评测方法研究
• 4.1 设计性能评测方法需注意的基本原则
• 4.1.1 第三方独立评测原则
• 4.1.2 选择评测数据时需要注意的问题
• 4.1.3 人脸识别系统性能评测的三熊问题
• 4.1.4 数据集合的划分方法
• 4.2 人脸识别系统性能评测的方法
• 4.2.1 识别与认证基本问题描述
• 4.2.2 按照评测的目的和内容分类
• 4.2.3 按照自动化程度分类
• 4.2.4 按照系统任务分类
• 4.3 性能评测的指标
• 4.3.1 开集识别性能评价指标
• 4.3.2 闭集识别性能评价指标
• 4.3.3 身份认证性能评价指标
• 4.4 小结
• 第5章 未来展望
• 5.1 本文工作总结
• 5.2 未来展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果
• 致谢