眼鏡遮擋下的正面人臉識別研究.pdf

1、人瞼識別是通過計算機提取臉部特征,并利用這些特征與人臉庫中已有的人臉進行比較,從而完成身份驗證的一種技術(shù)。近年來,隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,它作為一個重要的研究方向已經(jīng)取得了很大的進步。然而在實際應(yīng)用中,眼鏡遮擋對人臉識別影響較大。因此,為了能夠有效的提高識別率,本文綜述了課題的研究背景和意義,分析了近年來國內(nèi)外大量的關(guān)于眼鏡遮擋下人臉識別學(xué)術(shù)論文,對這種特殊人臉識別系統(tǒng)的建立進行了深入的研究,提出利用人臉重建來實現(xiàn)眼鏡摘除的方法。最終,該

2、方法將與改進的特征加權(quán)方法結(jié)合,用于人臉識別。
　　 本文的主要內(nèi)容如下:
　　 (1)提出一種將邊緣檢測和Otsu法相結(jié)合用于二值化圖像的方法。與傳統(tǒng)的使用Otsu二值化圖像方法相比,利用本文所提出的方法二值化圖像不僅能將背景和目標圖像分開,而且五官特征顯著,有利于下一步的特征提取和分類。
　　 (2)提出基于PCA和[CA的人臉重建方法。由于傳統(tǒng)的PCA方法只基于數(shù)據(jù)的二階統(tǒng)計信息進行分析,而在基于ICA的獨

3、立分量分析中,數(shù)據(jù)的二階和高階統(tǒng)計信息都能得到利用,提取的特征具有局域性和高階不相關(guān)性,體現(xiàn)了人臉幾何特征及人臉部件的特殊性,正好能夠彌補PCA方法提取特征的不足。因此,本文選用PCA／ICA方法作為人臉特征的提取方法,為了減少運算次數(shù),提高收斂速度,本文采用Fast-ICA算法作為ICA的快速算法。
　　 (3)分析了重建圖像的特點后,采用誤差補償?shù)姆绞絹碇亟ㄈ四?并且利用戴眼鏡人臉的無眼鏡區(qū)域和重建人臉的戴眼鏡區(qū)域來合成人臉

4、圖像。為了進一步減小誤差,合成真實自然且無鏡框的人臉圖像,采用迭代誤差補償合成人臉。針對人臉面部部件在識別過程中影響不同的規(guī)律和合成人臉的特殊性,提出利用改進的特征加權(quán)方法進行人臉識別。
　　 (4)本文利用Visual Studio和Matlab R2009對眼鏡遮擋下正面人臉識別系統(tǒng)進行了實現(xiàn),并在CAS_PEAL大規(guī)模中國人臉圖像數(shù)據(jù)庫上做了很多實驗。實驗數(shù)據(jù)表明利用本文提出的PCA-ICA-W方法對戴眼鏡人臉的識別是有效