頻譜臉與FLD結(jié)合的彩色分量特征融合人臉識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著信息及保密技術(shù)的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的保密與認(rèn)證方式已越來(lái)越難以滿足認(rèn)證安全性的要求。生物特征識(shí)別技術(shù)由于其特征難以被復(fù)制與偽造,被認(rèn)為是當(dāng)今高度互聯(lián)信息化社會(huì)最高級(jí)別的安全密鑰系統(tǒng),它將信息技術(shù)與生物技術(shù)相結(jié)合,利用獨(dú)特的生理和行為特征來(lái)進(jìn)行個(gè)人身份鑒定。
　　 人臉識(shí)別作為生物特征識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),有著廣闊的應(yīng)用前景和迫切的現(xiàn)實(shí)需求。除形狀、紋理和其他低級(jí)圖像特征外,顏色信息是非常重要的特征。以往的研究大多局限于灰度圖像

2、,而生活在絢爛多彩的世界中,人的視覺(jué)系統(tǒng)產(chǎn)生的多為彩色圖像,已有研究表明,當(dāng)人臉識(shí)別系統(tǒng)發(fā)展到一定的高水平后,加入信息量更多的彩色特征是進(jìn)一步提高識(shí)別系統(tǒng)性能的關(guān)鍵。加入彩色信息能有效提高識(shí)別效果,特別是當(dāng)圖像分辨率與對(duì)比度等特征衰退的時(shí)候。
　　 本文在詳細(xì)研究了人類視覺(jué)系統(tǒng)及多種顏色模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合灰度圖像識(shí)別已有研究成果和彩色圖像基本理論,提出了人臉彩色圖像識(shí)別新的算法——一種頻譜臉與FLD結(jié)合的彩色分量特征融合識(shí)別算法

3、。實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)的基于四元數(shù)模型和彩色圖像灰度化識(shí)別方法相比,新算法在算法復(fù)雜度、識(shí)別速度以及識(shí)別率方面都有不同程度的優(yōu)勢(shì),尤其是在大樣本條件下具有更好的識(shí)別效果。具體來(lái)說(shuō),本文研究?jī)?nèi)容主要有以下幾點(diǎn):
　　 1.講述了生物特征識(shí)別及人臉圖像識(shí)別的研究背景、關(guān)鍵技術(shù)、發(fā)展及現(xiàn)狀。
　　 2.在深入研究了彩色圖像基本理論、彩色圖像預(yù)處理及人臉特征提取與分類等人臉識(shí)別領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種有效的彩色圖像特征融合識(shí)

4、別算法,并在特定彩色空間中實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō):首先采用彩色圖像處理技術(shù)對(duì)訓(xùn)練及識(shí)別圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后在彩色空間中提取最有效分量的頻譜臉+FLD特征,對(duì)提取的分量特征采用融合算法得到融合特征,最后采用最近鄰法進(jìn)行分類識(shí)別。
　　 3.總結(jié)了本文新算法的特點(diǎn):首先,從實(shí)現(xiàn)方法上看,本文特征提取采用了頻譜臉結(jié)合FLD的方法,可以有效消除人臉表情變化和光照、側(cè)視角度的影響,頻譜臉結(jié)合FLD提取的特征具有更好的分類特性,分量融合特征