基于特征臉改進(jìn)算法的人臉識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)是通過(guò)計(jì)算機(jī)提取人臉的特征，并利用這些特征與預(yù)先錄入的人臉庫(kù)中的人臉進(jìn)行比較，從而完成身份驗(yàn)證的一種技術(shù)。近年來(lái)，人臉識(shí)別技術(shù)已取得了很大進(jìn)展，積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，但目前已提出的人臉識(shí)別算法普遍存在適應(yīng)性較差的問(wèn)題，識(shí)別的效果很容易受面部表情、姿態(tài)、遮擋物及光照等環(huán)境變化因素的影響。所以，研究出一種速度快、準(zhǔn)確率高的人臉識(shí)別方法具有重要意義。
　　本文主要研究了基于特征臉的人臉識(shí)別算法和基于圖像重建的眼鏡摘除算法。

2、>　　首先，深入學(xué)習(xí)了傳統(tǒng)特征臉?biāo)惴ǖ幕驹?，并針?duì)算法的不足，提出了相應(yīng)的改進(jìn)方案：在圖像預(yù)處理階段，采用一種圖像規(guī)范化算法，即參數(shù)歸一化，縮小集合中圖像的灰度均值、方差等參數(shù)的分布范圍，以減小光照變化的影響；為了減小表情變化的影響，引入了一種加權(quán)特征半臉?biāo)惴?，即將人臉圖像按照尺寸平均分為上、下兩部分，賦予不同的權(quán)值，分別應(yīng)用特征臉?biāo)惴ā?br>　　其次，為了降低人臉圖像最常見(jiàn)的遮擋物——眼鏡對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確性的影響，同時(shí)克服加權(quán)特征半臉

3、算法過(guò)于依賴上半臉圖像特征這一理論缺陷，采用了一種基于圖像重建的眼鏡摘除算法：首先對(duì)特征臉?biāo)惴ㄖ械玫降耐队跋蛄窟M(jìn)行重建，得到重建人臉圖像，然后用其對(duì)輸入的配帶眼鏡的人臉圖像進(jìn)行誤差補(bǔ)償，從而得到一幅比較理想的無(wú)眼鏡人臉圖像，再以此作為新的輸入人臉進(jìn)行識(shí)別。
　　最后，以Yale人臉數(shù)據(jù)庫(kù)和一些用數(shù)碼相機(jī)采集的人臉照片作為實(shí)驗(yàn)樣本，對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在準(zhǔn)確檢測(cè)出人臉區(qū)域的前提下，本文提出的人臉識(shí)別算法具有較高的識(shí)別率。