合成異質(zhì)人臉圖像的識別與評價.pdf

1、隨著對信息安全的重視度越來越高，人臉識別的應用范圍越來越廣?；诋嬒竦淖R別是人臉識別的一個重要分支，而基于畫像的人臉識別很大程度上依賴于人臉畫像-照片變換技術。人臉照片-畫像變換技術將人臉畫像-照片轉換至同一形態(tài)，即將畫像轉換為照片或者將照片轉換為畫像，但是在圖像轉換過程中會導致不同程度的失真。由于不同圖像的圖像質(zhì)量的差異性，所以依據(jù)合成人臉圖像的質(zhì)量差異進行人臉識別具有重要意義。另外目前合成人臉圖像算法較多，如何選擇合成圖像質(zhì)量較好的

2、算法輔助識別以提高識別率是難點，因而合成人臉圖像的質(zhì)量評價技術的研究是關鍵。
　　首先，本文提出了基于圖像質(zhì)量評價的合成人臉圖像識別算法。該算法首先對圖像進行高斯差分濾波，然后利用圖像質(zhì)量評價方法得到圖像質(zhì)量評價分數(shù)并根據(jù)分數(shù)進行識別。該方法無需訓練過程并且復雜度低。在多個數(shù)據(jù)庫上的實驗結果表明，該方法在合成人臉圖像識別方面取得了較好結果。
　　其次，本文構建了合成人臉畫像質(zhì)量評價數(shù)據(jù)庫。目前已有畫像數(shù)據(jù)庫只有原始人臉照片-

3、畫像對，不包含合成畫像。而且質(zhì)量評價數(shù)據(jù)庫中圖像多是在不同失真類型、不同失真程度下的自然圖像，由于人臉畫像的結構以及其他特殊性能，所以其主觀質(zhì)量評價分數(shù)不適用于合成人臉畫像質(zhì)量評價。構建的數(shù)據(jù)庫中包含五種人臉畫像合成算法在CUHK Student和AR數(shù)據(jù)庫上的合成人臉畫像以及原畫像。另外，邀請志愿者對數(shù)據(jù)庫中合成人臉畫像進行主觀質(zhì)量評價。
　　最后，考慮到人臉畫像與自然圖像結構特征的差異性，自然圖像質(zhì)量評價方法不能直接應用于合成