Face Detection Using Eigenface and Neural Network

人臉辨識是生物特徵辨識技術中熱門的研究，而人臉偵測與定位則是人臉辨識系統中重要的前置處理。人臉偵測的目的在於從包含複雜背景的影像中，找出並定位出人臉所在的位置。本論文提出一個結合特徵臉演算法與類神經網路的人臉偵測系統，並且利用人臉五官邊界點的幾何分佈做為系統最後的人臉驗證。在實驗中可以看出本系統的高人臉偵測率，以及較少的錯誤偵測區塊。Face recognition is a popular topic of biometric research. Face detection and localization is the most important pre-processing module of a face recognition system. The purpose of face detection is to search and localize the position of faces in an image with varied background. In this thesis, we propose a novel face detection system which is combined the eigenface algorithm with the neural network. The candidate face region is confirmed as the face block image by analyzing the geometry distribution of the edge of facial features. In our experiments, the proposed face detection system has high face detection rate and less false detections.第一章 緒論 1 1.1 前言 1 1.2 研究動機與目的 2 1.3 人臉偵測與辨識系統之應用 3 1.4 Sobel邊緣偵測 4 1.5 論文大綱及架構 7 第二章 文獻回顧與探討 9 第三章 特徵臉與倒傳遞網路的原理 13 3.1 主元素分析(PCA)的原理 13 3.1.1 特徵臉(Eigenface) 14 3.1.2 人臉偵測 16 3.2 倒傳遞網路 16 3.2.1 倒傳遞網路的介紹 17 3.2.2 倒傳遞網路演算法 18 第四章 人臉偵測系統 28 4.1 影像的前處理 28 4.2 應用特徵臉於人臉偵測系統 29 4.3 倒傳遞網路應用於人臉偵測系統 33 4.4 人臉驗證(verification)技術 35 第五章 實驗結果與分析 38 5.1 資料庫介紹 38 5.2 訓練影像之描述 40 5.3 實驗結果 41 5.3.1 ORL人臉資料庫測試結果 41 5.3.2 BioID人臉資料庫測試結果 43 5.3.3 網路隨機選取之照片測試結果 50 第六章 結論與未來發展 51 6.1 結論 51 6.2 未來發展 52 參考文獻 5