面向視頻的人臉識別算法研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、隨著人工智能和計(jì)算機(jī)視覺的快速發(fā)展，基于生物特征的身份識別具有良好的穩(wěn)定性等優(yōu)勢，被大量應(yīng)用于自動(dòng)認(rèn)證識別系統(tǒng)中，取得了良好效果。人臉識別擁有自然性、方便性和非接觸性等特點(diǎn)，成為了生物特征識別中的熱點(diǎn)。國內(nèi)越來越多的互聯(lián)網(wǎng)、IT企業(yè)瞄準(zhǔn)了人臉識別應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融的商機(jī)，推出了自己的人臉識別產(chǎn)品。用戶使用這些產(chǎn)品，可以非常方便的進(jìn)行注冊、開戶、支付等認(rèn)證操作。然而，由于姿勢和光照、遮擋等外部因素的影響，人臉識別在視頻監(jiān)控、門禁系統(tǒng)等實(shí)際應(yīng)

2、用中，其性能還不能完全滿足人們要求。因此如何有效表示人臉，以及如何減少外部因素對人臉識別的影響，在人臉識別研究中有著重要意義。
　　本文對現(xiàn)有的人臉分析算法進(jìn)行了深入研究，提出了一種魯棒性更好的人臉預(yù)處理算法以及基于LMTP的人臉紋理特征的描述方法，并以詳實(shí)的實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)算法的效果，最后設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)面向視頻的人臉識別系統(tǒng)。
　　本文的主要工作如下:
　　1、研究人臉圖像預(yù)處理算法，分析不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并提出利用

3、灰度拉伸、Gamma校正、高斯差分、對比度均衡化四個(gè)步驟對人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，為后續(xù)人臉的特征提取和識別打好基礎(chǔ)。通過仿真實(shí)驗(yàn)對各預(yù)處理算法的效果圖進(jìn)行對比，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了詳實(shí)的分析。實(shí)驗(yàn)表明該算法能提升識別率，并滿足實(shí)時(shí)性。
　　2、研究局部二值模式LBP和局部三值模式LTP對紋理特征的提取，然后針對LBP和LTP對人臉紋理特征描述不足的問題，提出一種基于局部幅度三值模式(LMTP)的人臉識別算法。利用LMTP算子描述局部紋