基于紅外的人臉識(shí)別與跟蹤算法改進(jìn)研究.pdf

1、以紅外人臉作為生物特征進(jìn)行圖像處理是近年來模式識(shí)別的一個(gè)重要研究方向，紅外條件下成像不受光照影響和防偽裝等特點(diǎn)使它成為近年來研究的熱點(diǎn)。本文主要研究目的在于為紅外條件下的動(dòng)態(tài)圖像檢測、識(shí)別及跟蹤提供理論依據(jù)和方法。研究內(nèi)容是以紅外成像設(shè)備獲取的的人臉圖像作為研究對(duì)象，深入分析紅外人臉成像的特點(diǎn)，同時(shí)充分考慮動(dòng)態(tài)環(huán)境下對(duì)處理速度和精度的要求，建立了基于紅外條件下的人臉檢測、識(shí)別和跟蹤算法，通過實(shí)驗(yàn)測試，算法行之有效。 由于特征點(diǎn)的

2、檢測速度和精度對(duì)后面識(shí)別和跟蹤的準(zhǔn)確率有很大的影響，所以在檢測速度上采取簡單有效的分類器設(shè)計(jì)，在檢測精度上注重弱化表情影響，選取穩(wěn)定的特征進(jìn)行檢測定位。通過進(jìn)行圖像的尺度和灰度的歸一化、圖像增強(qiáng)等預(yù)處理過程，為人臉的識(shí)別與跟蹤作準(zhǔn)備。 識(shí)別過程中，在結(jié)合K-L變換介紹了二維主分量分析（2DPCA）基礎(chǔ)上，引入了分塊的二維主分量分析法，通過對(duì)原有算法的改進(jìn)，提出了加權(quán)融合的二維主分量分析的識(shí)別方法。有效的解決了識(shí)別過程中臉部形變較