基于支撐向量回歸的畫像—照片幻象技術研究.pdf

1、在實際生活中，人臉識別已經得到了越來越多的應用，人臉識別一個很重要的方向是人臉畫像-照片識別。由于人臉畫像和照片結構、紋理和表達方式的差異，人臉畫像-照片識別很大程度上依賴于人臉畫像-照片的幻象技術。本文中提到的人臉畫像-照片幻象技術包括人臉畫像-照片合成技術和人臉畫像-照片增強技術，這兩種技術都可以提高合成的偽畫像/偽照片的質量，從而在畫像-照片識別中提高識別率。因此，人臉畫像-照片幻象技術的研究具有重要意義。
　　 本文首先

2、提出了基于支撐向量回歸的人臉畫像-照片合成算法。對已經配準過的圖像，該算法采用監(jiān)督和非監(jiān)督相結合的方法進行畫像-照片合成，兼顧了合成圖像的質量和算法的復雜度。實驗結果表明，該算法在畫像-照片識別和主觀質量上都取得了較好的結果。其次，針對傳統(tǒng)的人臉畫像-照片合成算法存在的模糊效應和塊效應，本文提出了基于支撐向量回歸的人臉畫像-照片增強算法。該算法采用初始估計和高頻細節(jié)相疊加的方法，能夠在增強圖像有效細節(jié)信息的同時使圖像更加清晰。實驗證明，

3、該算法在畫像-照片識別和主觀質量上都有很好的結果。最后，針對大量圖像的質量評價，本文提出了人臉偽畫像/偽照片客觀質量評價方法。人臉偽畫像/偽照片的客觀質量評價從全參考質量評價和無參考質量評價兩個方面進行。全參考質量評價采用已有的信息保真度準則(VIF)，無參考質量評價除了評價圖像的整體質量，還要評價眼睛鼻子等細節(jié)部分，因此無參考質量評價方法采用整體特征和細節(jié)特征相融合的方法。實驗首先說明了無參考質量評價方法的有效性，然后驗證了基于支撐向