人臉分層特征分析與比對(duì)技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和生物特征識(shí)別技術(shù)的發(fā)展,人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為了當(dāng)今計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最熱門的研究課題之一,在安防行業(yè)、門禁系統(tǒng)、考勤系統(tǒng)以及人機(jī)交互等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。
　　本文主要針對(duì)光照變化影響人臉識(shí)別準(zhǔn)確率和傳統(tǒng)比對(duì)方法中無法確認(rèn)樣本身份等問題展開研究,主要工作包括:
　　1.總結(jié)了影響人臉識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率的若干因素以及人臉識(shí)別技術(shù)的幾種主要應(yīng)用。
　　2.提出了一套完整的人臉圖像預(yù)處理方案,針對(duì)人臉角度判斷提出

2、了VOTING判別算法。
　　3.針對(duì)LBP(Local Binary Pattern)算法和PCA(Principal Component Analysis)算法在特征提取方面的不足,提出了分塊LBP與PCA降維相結(jié)合的MLBP-PCA人臉特征提取算法。
　　4.針對(duì)光照條件變化的情況下閾值難定且無法確定樣本身份的問題,創(chuàng)新性的提出了多次比對(duì)排名打分的RRST(Repeatedly Ranked Scoring Tacti

3、c)比對(duì)策略。
　　5.針對(duì)單一算法的局限性,提出了一種多算法融合的MAFT(Multi-Algorithm Fusion Tactic)比對(duì)策略。
　　為了驗(yàn)證本文提出的創(chuàng)新性算法的有效性,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)智能人臉打分系統(tǒng)(Intelligent face scoring system, IFSS),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:
　　1.本文提出的特征提取算法和傳統(tǒng)算法相比,對(duì)光照條件的變化具有更好的魯棒性。
　　2.本文提出的比