非約束光照條件下人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、碩士學(xué)位論文非約束光照條件下人臉識(shí)別技術(shù)研究StudyonSomeTechnologiesinFaceRecognitionunderUnconstrainedIlluminationCondition作者姓名：學(xué)科、專業(yè)：學(xué)號(hào)：指導(dǎo)教師：完成日期：蘭州交通大學(xué)LanzhouJiaotongUniversity蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要人臉識(shí)別技術(shù)作為當(dāng)前生物特征識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的熱門研究課題，有廣闊的應(yīng)用前景。人臉識(shí)別因受多種因素影響，

2、使識(shí)別結(jié)果達(dá)不到預(yù)期效果，這些因素包括：光照變化、姿態(tài)、表情等，如何高效、準(zhǔn)確地消除這些因素的影響是當(dāng)前人臉識(shí)別面臨的主要問題。本文主要針對(duì)復(fù)雜光照條件下人臉識(shí)別問題，重點(diǎn)研究了可變光照條件下的人臉圖像預(yù)處理和多特征融合。論文的主要研究工作如下：(1)研究了基于圖像處理技術(shù)的人臉圖像預(yù)處理?；趫D像處理技術(shù)的人臉圖像預(yù)處理方法簡(jiǎn)單有效，但是單一的圖像處理技術(shù)算法性能不穩(wěn)定難以達(dá)到理想的識(shí)別效果。針對(duì)這一問題提出了基于圖像引導(dǎo)濾波的光照預(yù)

3、處理方法。首先，根據(jù)自定義光照標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)對(duì)引導(dǎo)圖像和輸入圖像進(jìn)行分類，經(jīng)指數(shù)或?qū)?shù)非線性變換調(diào)整后進(jìn)行直方圖均衡化處理；然后，采用圖像引導(dǎo)濾波對(duì)圖像細(xì)節(jié)進(jìn)行增強(qiáng)，使變換后的圖像更清晰；最后，利用空域高通濾波來抑制局部銳化現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明用本文方法處理過的人臉圖像清晰且細(xì)節(jié)豐富，對(duì)提高復(fù)雜光照條件下的人臉識(shí)別率有很大的幫助。(2)研究了全局和局部特征融合的人臉識(shí)別算法。全局特征和局部特征在人臉識(shí)別中都具有重要價(jià)值，如何將全局和局部特征有機(jī)

4、的結(jié)合起來以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，克服其缺陷，成為當(dāng)前人臉識(shí)別研究的一個(gè)重要方向。提出了一種融合全局和局部特征的人臉識(shí)別算法。首先，通過PCA算法獲取全局和局部人臉特征；然后，根據(jù)各局部子塊包含的信息量即利用圖像熵值進(jìn)行自動(dòng)加權(quán)的算法并利用局部特征進(jìn)行人臉識(shí)別；最后，基于貝葉斯原理對(duì)全局和局部特征進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本數(shù)據(jù)融合算法有利于綜合各種特征提取方式的優(yōu)勢(shì)，能有效地提高人臉識(shí)別率。關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別；光照預(yù)處理；圖像引導(dǎo)濾波；圖