光照魯棒的人臉識(shí)別研究與應(yīng)用.pdf

1、人臉識(shí)別作為一種友好的生物特征識(shí)別技術(shù)，在身份認(rèn)證領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景，人臉識(shí)別是模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理等交叉學(xué)科的研究熱點(diǎn)。經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)外研究者多年的努力，目前，在可控的環(huán)境下，人臉識(shí)別已經(jīng)取得了令人滿(mǎn)意的效果。然而，在不可控的自然環(huán)境中，人臉識(shí)別面臨著光照變化、姿態(tài)變化、表情變化和遮擋等因素的挑戰(zhàn)，其中，光照變化對(duì)人臉識(shí)別的影響尤其嚴(yán)重。
　　針對(duì)人臉識(shí)別中的光照變化問(wèn)題，本文結(jié)合近來(lái)提出的基于稀疏表示的分類(lèi)算法，提出了

2、一種基于加權(quán)分塊稀疏表示的光照魯棒人臉識(shí)別方法。本文的主要工作如下:
　　(1)本文提出了一種基于加權(quán)分塊稀疏表示的人臉識(shí)別方法。在基于稀疏表示分類(lèi)算法的基礎(chǔ)上，將人臉圖像分塊，通過(guò)對(duì)圖像分塊，不但增強(qiáng)了稀疏表示的稀疏度，提高了識(shí)別率，而且可以對(duì)每個(gè)子塊在人臉識(shí)別中的貢獻(xiàn)加權(quán)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和理論分析，研究了稀疏表示效果與詞典矩陣扁平度的關(guān)系，分塊數(shù)量以及子塊降采樣分辨率對(duì)人臉識(shí)別率的影響，以及各子塊在人臉識(shí)別中的貢獻(xiàn)。本文所提方法

3、在Yale B人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的識(shí)別率為100％，在Extended-Yale B人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的識(shí)別率為100％，在CMU-PIE人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的識(shí)別率為99.75％，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文所提方法的有效性。
　　(2)以本文提出的方法為技術(shù)基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于人臉識(shí)別的用戶(hù)云認(rèn)證系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括前端的人臉圖像采集頁(yè)面和后端的識(shí)別認(rèn)證云服務(wù)，前端的人臉圖像采集頁(yè)面使用flash技術(shù)開(kāi)發(fā)，使用瀏覽器就可以完成圖像采集。前端將采集的人臉圖像發(fā)送