復(fù)雜光照條件下人臉識(shí)別關(guān)鍵算法研究.pdf

1、人臉識(shí)別是圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，它涉及到模式識(shí)別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。人臉識(shí)別和認(rèn)證技術(shù)在國(guó)家安全、公安系統(tǒng)和城市的公共安全等方面有著十分重要的應(yīng)用前景。雖然經(jīng)過了近40年的發(fā)展，但是，由于人臉是非剛性物體，并容易受到光照、姿態(tài)、表情等因素的影響，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)高識(shí)別率、高魯棒性的全自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)仍然是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的課題。 本論文的研究圍繞著光照問題展開，以提高人臉識(shí)別系統(tǒng)對(duì)光照的魯棒性

2、和識(shí)別率為主要目標(biāo)，對(duì)人臉圖像預(yù)處理、特征點(diǎn)定位、特征提取等關(guān)鍵環(huán)節(jié)展開研究，探討光照問題的解決方法。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括如下幾個(gè)方面： 1、研究了光照歸一化問題，提出了基于全變分模型的光照預(yù)處理算法光照是影響人臉識(shí)別的主要因素之一，人臉圖像因?yàn)楣庹諚l件的變化而產(chǎn)生的改變甚至超過由于不同個(gè)體之間差異而產(chǎn)生的變化。本文在對(duì)圖像成像過程進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)輻照度光照模型，提出了基于全變分模型的光照預(yù)處理算法。實(shí)驗(yàn)表明，該算法

3、可以有效地減少光照對(duì)人臉識(shí)別算法的影響，提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和光照魯棒性。 2、研究了人臉的特征點(diǎn)自動(dòng)定位問題，提出了復(fù)雜光照條件下魯棒的特征點(diǎn)定位算法人臉特征點(diǎn)定位是人臉識(shí)別系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，特征點(diǎn)定位的精度與魯棒性直接影響著人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和魯棒性。主動(dòng)形狀模型(ASM)是一個(gè)重要特征點(diǎn)人臉對(duì)齊方法，但是其定位結(jié)果比較粗糙。而彈性圖匹配算法則能夠?qū)崿F(xiàn)特征點(diǎn)的精確定位，但是其計(jì)算復(fù)雜度高，定位速度慢。本文在分析兩者優(yōu)

4、缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了一種利用ASM和彈性圖匹配算法實(shí)現(xiàn)人臉特征點(diǎn)的自動(dòng)精確定位的方法。同時(shí)，為了克服ASM算法對(duì)光照和模型初始位置敏感的缺點(diǎn)，本文還提出了一種改進(jìn)型的ASM算法。該算法引入了兩種特征，即相位一致性特征和反射系數(shù)特征。在搜索過程中，首先利用相位一致性特征實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)粗定位，然后在利用反射系數(shù)來實(shí)現(xiàn)細(xì)定位。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的ASM算法可以有效地提高特征點(diǎn)的定位精度和光照魯棒性。 3、研究了人臉圖像的表示問題，提出了基于

5、Gabor直方圖的人臉特征提取算法有效的人臉特征描述是提高人臉識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率的關(guān)鍵。本文提出一種基于Gabor直方圖(幅度系數(shù)直方圖)的特征提取算法。與傳統(tǒng)基于單個(gè)像素點(diǎn)Gabor特征的人臉表示方法相比，用Gabor直方圖特征來表示人臉可以有效地克服姿態(tài)、表情對(duì)人臉識(shí)別算法的影響，提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和魯棒性。 4、探討了自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與測(cè)試問題本文在上述人臉識(shí)別算法研究的基礎(chǔ)上，初步探討了人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)中一些需要