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文檔簡介
1、人臉識別技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展取得了長足的進步,在特定環(huán)境下已經(jīng)得到了較為成熟的應(yīng)用,但在一些條件苛刻的情況下仍然存在著許多問題。隨著移動時代的來臨,智能手機在人們生活中扮演著越來越重要的作用,移動環(huán)境下的人臉識別也受到了越來越多的關(guān)注。本文結(jié)合移動環(huán)境下人臉識別的特點,針對光照和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理這兩個關(guān)鍵技術(shù)問題展開研究,并設(shè)計和實現(xiàn)了多個版本的原型系統(tǒng),主要工作如下:
一、研究移動環(huán)境下光照預(yù)處理問題。研究移動環(huán)境下光照變
2、化對人臉識別準確性的影響,提出一種基于光線傳感器數(shù)據(jù)的移動Gamma強度矯正算法(M-GIC),該算法結(jié)合智能手機特點,有效地解決了智能手機計算和電能有限與系統(tǒng)性能之間的矛盾,為人臉識別在移動設(shè)備中的應(yīng)用提供新的思路。
二、建立了專門用于移動環(huán)境下人臉識別研究的標準人臉數(shù)據(jù)庫(HNU-MFD),包含移動場景下的22種光照等其他條件下的數(shù)據(jù),并進行了基準測試,和現(xiàn)有人臉數(shù)據(jù)庫相比,HNU-MFD具有以下特點:1)真實環(huán)境下采
3、集;2)使用移動設(shè)備采集;3)圖像數(shù)據(jù)中包含傳感器采集的文本數(shù)據(jù)。為后續(xù)基于移動環(huán)境下的人臉識別研究提供了數(shù)據(jù)保證。
三、研究了大規(guī)模人臉識別問題。針對大規(guī)模、海量人臉數(shù)據(jù)識別應(yīng)用中出現(xiàn)速度和精度上的問題,本文提出用聚類算法對人臉特征數(shù)據(jù)進行預(yù)分類,并根據(jù)分類結(jié)果建立分布式系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫的方法,大大減少每次識別人臉特征的比對工作量。實驗表明在不降低識別率的前提卞,系統(tǒng)速度得到了有效提升。聚類算法與人臉識別算法細節(jié)無關(guān),因此具
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