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博碩士論文 etd-0727104-142951 詳細資訊
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論文名稱
Title
DSP Based之人臉特徵抽取與身分識別系統
DSP Based Facial Characteristic Extraction and Identity Recognition System
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
148
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2004-07-10
繳交日期
Date of Submission
2004-07-27
關鍵字
Keywords
類神經網路、特徵抽取、高斯混合模型、身分識別、數位訊號處理器
Gaussian, characteristic extraction, neural network, identity recognition
統計
Statistics
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中文摘要
本論文發展以數位訊號處理器(DSP)為基礎之『人臉特徵抽取與身分識別系統』。本系統涵蓋三大子系統和兩種辨識架構演算法。三大子系統分別為影像擷取系統、影像前置處理和人臉特徵參數抽取;兩種架構分別為競爭型類神經網路以及高斯混合模型。在實際驗證上,將採用彩色半身照的單一人臉影像,在PC BASE上模擬測試,針對人臉不同部位擷取部份影像以抽取特徵參數,進而達到身分識別的目的,最後將之移植到DSP BASE上。經實驗結果顯示,本系統確實可達到預期目標,並得到不錯的辨識率與效能。
Abstract
The thesis illustrates the development of DSP-based systems-“DSP Based Face Characteristic Extraction and Identity Recognition System”.The principal system consists of three major subsystems and two kinds of structure of recognition algorithms.Three major subsystems are Image Acquisition System.Image
Preprocessing System,and face characteristic extraction individually.Two kinds of structure are Competitive Neural Network and Gaussian mixture model respectively In actual proving,we adopt colored half-length face image alone only face image,and simulate on PC.In order to acquire the characteristic parameter with the different parts to the people faces , and then achieve the purpose that the identity discerns.Finally implant it to DSP .Shown by the experimental result,this system can really reach the
anticipative goal,and gain good recognition and efficiency.
目次 Table of Contents
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 相關研究文獻 4
1.4 研究系統架構 6
1.5 論文組織 11
第二章 人臉特徵抽取系統 12
2.1 簡介 12
2.2 人臉特徵抽取系統架構 12
2.3 影像前處理 13
2.3.1 膚色色彩分析 13
2.3.2 二值化處理 16
2.3.3 影像分割 18
2.3.4 雜訊消除處理 21
2.3.4.1 侵蝕運算和膨脹運算 22
2.4 邊界抽取 25
2.5 區域填充 28
2.6 區域分割編碼 31
2.7 人臉特徵抽取 34
2.7.1 人臉幾何條件判斷 35
2.7.2 眼睛定位與特徵抽取 36
2.7.3 眉毛定位 39
2.7.4 嘴唇定位 43
2.7.5 嘴唇特徵抽取 48
2.7.6 鼻子定位 50
2.8 人臉特徵參數 51
第三章 身分識別系統 53
3.1 影像辨識簡介 53
3.1.1 圖案比對 53
3.1.2 特徵比對 54
3.2 距離函數 56
3.3 身分識別系統架構 58
3.4 類神經網路架構 59
3.4.1 類神經網路簡介與應用 59
3.4.2 類神經網路模式 62
3.4.3 類神經網路的運作原理 63
3.4.4 多層感知機之架構 64
3.5 競爭型類神經網路模型 67
3.5.1 特徵權重分配法則 70
3.6 高斯混合模型 72
3.6.1 簡介 72
3.6.2 以GMM為模型的身分識別系統流程 73
3.6.2.1 模型參數初始化 75
3.6.2.2 期望值最佳演法 77
3.6.3 身分識別測試系統 79
第四章 硬體架構 81
4.1 人臉辨識硬體系統架構與簡介 81
4.2 光源選擇與照明設計 82
4.2.1 基本原理介紹 83
4.2.2 照明環境設計 85
4.3 CCD原理 88
4.3.1 訊號掃描 89
4.3.2 視訊規格說明 91
4.4 DSP發展系統與簡介 92
4.5 ADSP-BF533系統簡介 93
4.6 VisualDSP++ 開發環境所提供資源簡介 95
4.6.1 ADSP-BF533記憶體結構 96
4.6.2 Expert Linker 97
4.6.3 GPIO簡介與使用 99
4.6.4 PPI介面 102
4.7 影像傳輸流程 102
4.8 ADSP-BF533與ADSP-BF535之比較 107
4.9 照明環境測試結果 107
第五章 實驗方法與結果 110
5.1 實驗環境介紹 110
5.2 輸出介面介紹 112
5.2.1 PC端介面程式介紹 112
5.2.2 DSP端介面程式介紹 113
5.3 實驗設計與實驗結果 115
5.3.1 實驗設計 115
5.3.2 實驗結果 115
5.4 未來改善方向 122
第六章 結論與未來展望 124
參考文獻 126
參考文獻 References
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