人臉識別中光照預(yù)處理方法的分析與研究.pdf

1、有關(guān)人臉識別的研究測試表明人臉識別極易受到光照、姿態(tài)、表情、遮擋等變化的影響，并且人臉圖像的外觀會隨著光照條件的變化而發(fā)生劇烈的變化，甚至這種變化往往要大于由于人的不同所引起的差異，因此，在環(huán)境不可控的情況下，人臉識別中光照問題仍然是一個極富有挑戰(zhàn)性的問題。如何有效解決人臉識別不受環(huán)境光的影響或是在人臉識別中去除光照影響，是論文的研究重點。
　　 通過分析現(xiàn)有的光照預(yù)處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，小波光照補償方法是一種較新的基于圖像處

2、理技術(shù)的光照補償方法，論文對小波光照補償方法的理論及方法進行了詳細的研究。通過實驗后圖像對比，單純采用基于小波變換光照補償方法雖然能夠有效去除光照成分，在去除光照成分的同時也去掉了部分細節(jié)信息，造成圖像的特征減弱。
　　 本文針對該方法的不足，在小波光照補償方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合LBP(局部二值模式)，提出了一種改進的小波光照補償方法，該方法首先利用二維離散小波變換的分解與重構(gòu)算法將低頻成分去除，達到去除光照的目的；然后結(jié)合LBP算

3、法，利用LBP直方圖將原圖像的特征直方圖映射到小波光照補償后的圖像中，從而增強小波光照補償后圖像的特征。
　　 論文進行了大量的實驗，從YaleB，F(xiàn)ERET,MIT人臉數(shù)據(jù)庫選取人臉圖像，結(jié)合PCA和LDA兩種識別算法，分別對小波光照補償方法和改進后的小波光照補償方法進行實驗，實驗結(jié)果顯示改進后的小波光照補償方法較小波光照補償方法不僅在有效的去除了光照成分的基礎(chǔ)上增強了圖像的人臉特征，而且識別率也得到了提高，在FERET人臉庫