基于小波變換的正則化人臉預(yù)處理和演化人臉識(shí)別.pdf

1、人臉識(shí)別研究起源于眾多科技工作者追求計(jì)算機(jī)人性化的美好構(gòu)想，目標(biāo)是賦予計(jì)算機(jī)根據(jù)人臉自發(fā)辨別人物身份的能力，具有極其重要的科學(xué)意義和非常巨大的應(yīng)用價(jià)值。人臉識(shí)別作為一個(gè)科學(xué)問題，是一個(gè)典型的圖像處理、模式分析、理解與分類計(jì)算問題，涉及模式識(shí)別、自然與演化計(jì)算、計(jì)算機(jī)視覺、智能人機(jī)交互、圖形學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多個(gè)學(xué)科。作為生物信息識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)之一的人臉識(shí)別技術(shù)在國家安全、公共安全、信息安全、金融等多種領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用前景。 經(jīng)過三十

2、多年的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，目前最好的人臉識(shí)別系統(tǒng)在理想情況下已經(jīng)能夠取得可以被研究人員接受的識(shí)別性能，但眾多人臉識(shí)別系統(tǒng)理論、應(yīng)用研究、開發(fā)、市場(chǎng)工作者和用戶的測(cè)試和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明：非理想條件下(包括多種變化因素影響下)的人臉識(shí)別仍未較成熟。要開發(fā)出真正廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)的魯棒、實(shí)用的人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)還需要解決大量的理論和應(yīng)用技術(shù)問題，尤其需要研究核心問題：(1)作為實(shí)際應(yīng)用識(shí)別必要前提條件的人臉關(guān)鍵特征檢測(cè)和精確定位；(2)

3、人臉預(yù)處理和高效魯棒的人臉特征描述識(shí)別算法。 本文重點(diǎn)探討了人臉識(shí)別中的上述核心問題之一：人臉預(yù)處理和高效魯棒的人臉特征描述識(shí)別算法。本文的主要研究工作包括如下幾個(gè)方面： 1．總結(jié)了現(xiàn)有的主要人臉圖像數(shù)據(jù)庫的情況，討論了人臉識(shí)別領(lǐng)域目前仍面臨的重要開放問題之一：人臉特征描述。 2．推導(dǎo)出了人臉預(yù)處理中的亮度歸一的相對(duì)完整表達(dá)式，較詳細(xì)地重新推導(dǎo)基于小波變換的正則化方法并將其第一次應(yīng)用于人臉預(yù)處理中的降質(zhì)人臉恢復(fù)，

4、實(shí)驗(yàn)恢復(fù)效果在一定程度上較優(yōu)于傳統(tǒng)常用正則化方法。 3．研究了Gabor小波網(wǎng)絡(luò)人臉特征描述方法，對(duì)其進(jìn)行自然演化優(yōu)化，提出和實(shí)現(xiàn)了IOEA-GWN人臉識(shí)別新算法，實(shí)驗(yàn)顯示在一定程度上提高了受多種變化因素影響下的人臉識(shí)別率。 4．對(duì)本文人臉識(shí)別的后續(xù)工作做了分析和展望，得出結(jié)論：可以通過例如GEP等各種新型演化的方法來提高GWN優(yōu)化效果從而提高人臉識(shí)別率，可啟發(fā)相關(guān)和其他模式識(shí)別領(lǐng)域的研究者改進(jìn)或創(chuàng)新應(yīng)用于各種模式識(shí)別領(lǐng)