基于Gabor小波變換復(fù)振幅信息的人臉識(shí)別.pdf

1、在社會(huì)安全、經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)安全、軍事刑偵反恐、人機(jī)交互等電子信息安全領(lǐng)域發(fā)展的迫切驅(qū)動(dòng)下，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為一項(xiàng)極具有發(fā)展?jié)摿Φ那把丶夹g(shù)，也是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。讓計(jì)算機(jī)具有人的智能，代替人類進(jìn)行記憶、識(shí)別，實(shí)現(xiàn)真正的智能時(shí)代具有十分重要的應(yīng)用價(jià)值。然而人臉識(shí)別技術(shù)也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的難點(diǎn)所在，其主要原因有人臉圖像在獲取過(guò)程中，受到光照、表情、姿態(tài)、遮擋物等環(huán)境因素以及拍攝行為等因素的影響。所以，一個(gè)出色的人臉識(shí)別算法應(yīng)該對(duì)這些因

2、素不敏感。
　　由于Gabor小波核可以模擬哺乳動(dòng)物簡(jiǎn)單視覺(jué)層細(xì)胞的響應(yīng)模型，具有優(yōu)良的空間尺度及方向選擇性，能夠?qū)⑾噜弲^(qū)域的像素聯(lián)系起來(lái)反映局部范圍內(nèi)圖像像素的變化，可以獲取人臉圖像在不同尺度、方向下的局部信息，而且人臉圖像經(jīng)過(guò)Gabor小波變換之后對(duì)光照變化、局部特征變化具有較強(qiáng)的不敏感性，因此，Gabor小波變換被廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別技術(shù)的特征提取算法。然而，近年來(lái)，基于Gabor小波變換的特征提取算法多數(shù)是利用幅值信息，而利

3、用相位信息的算法比較少，因?yàn)镚abor幅值對(duì)局部位移變化魯棒，而相位對(duì)其敏感。但是，經(jīng)驗(yàn)證Gabor相位對(duì)光照變化魯棒，因此本文深入研究和比較了基于二維Gabor小波的幅值和相位的算法，以及幅值與相位結(jié)合的算法。主要工作和貢獻(xiàn)如下:
　　對(duì)人臉識(shí)別的研究背景和發(fā)展歷史進(jìn)行簡(jiǎn)要概述，對(duì)二維Gabor小波進(jìn)行了深入的學(xué)習(xí)，為本論文中算法的研究打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，并對(duì)于二維Gabor小波的復(fù)振幅信息在人臉識(shí)別中對(duì)光照和局部位移變化的影響進(jìn)

4、行了研究分析。
　　對(duì)基于二維Gabor小波變換的復(fù)振幅信息的算法進(jìn)行研究分析，包括關(guān)于幅值的提取算法(LGBP)、相位的提取算法（HGPP、LGXP、LGPDP等）、幅值和相位相結(jié)合的提取算法(ELGBP)、以及幅值和相位在3D空間上的提取的算法(GV-LBP-TOP)。
　　對(duì)關(guān)于相位差的算法LGPDP進(jìn)行了改進(jìn)得到ELGPDP算法，以及提出了一種新的幅值和相位相結(jié)合的提取算法，實(shí)驗(yàn)均得到不錯(cuò)的結(jié)果。最后在文中完整實(shí)現(xiàn)了