基于像素變化信息的人臉識(shí)別方法研究.pdf

1、人臉識(shí)別是生物特征識(shí)別的一個(gè)重要分支，它在身份鑒定，信用卡驗(yàn)證，人機(jī)交互等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。人臉識(shí)別的任務(wù)是通過(guò)計(jì)算機(jī)分析人臉圖像,從中抽取出有效識(shí)別信息,并將此識(shí)別信息用于辨認(rèn)身份。但由于人臉圖像可能會(huì)受到光照、遮擋、面部表情以及姿態(tài)等多種因素的影響,使得對(duì)其進(jìn)行正確識(shí)別存在一定的難度，因此，如何消除這些不利因素的影響成為人臉識(shí)別問(wèn)題的關(guān)鍵。
　　特征抽取是決定人臉識(shí)別效果的關(guān)鍵。目前用于人臉識(shí)別的特征抽取方法可大致分為兩

2、類(lèi)：線性特征抽取方法和非線性特征抽取方法。常用的線性特征抽取方法有：PCA（PrincipalComponentAnalysis),FLD(FisherLinearAnalyze),2DPCA,2DFLD。常用的非線性特征抽取方法有核PCA，核Fisher方法。這些方法被廣泛用于人臉識(shí)別中，但是當(dāng)人臉圖像處于復(fù)雜環(huán)境下時(shí)，這些方法往往無(wú)法抽取出對(duì)復(fù)雜環(huán)境具有較強(qiáng)識(shí)別能力的特征，從而導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率較低。
　　Interest算子是近

3、期被用于解決人臉識(shí)別問(wèn)題的一種較有效的方法,就其本質(zhì)而言，采用Interest算子對(duì)圖像進(jìn)行過(guò)濾的過(guò)程也就是分不同方向抽取圖像的像素變化信息的過(guò)程?；贗nterest算子的人臉識(shí)別方法同時(shí)是一種基于像素變化信息的人臉識(shí)別方法?；贗nterest算子人臉識(shí)別方法的高效性證明了基于像素變化信息人臉識(shí)別方法的可行性。
　　梯度信息反映了圖像像素信息變化幅度的大小。一般認(rèn)為梯度信息對(duì)圖像邊緣敏感，對(duì)光照等變化不敏感?；谔荻刃畔⒌娜四?/p>

4、識(shí)別方法能夠有效地抽取出圖像的紋理特征同時(shí)緩解光照等變化對(duì)人臉識(shí)別的影響，對(duì)復(fù)雜環(huán)境具有一定的魯棒性。
　　本文首先將常用的線性特征抽取方法，非線性特征抽取方法，以及原始Interest算子運(yùn)用于人臉識(shí)別中。在此基礎(chǔ)上，提出Interest算子的三種改進(jìn)思想。此外，我們提出了三種新的基于梯度信息的人臉識(shí)別算法。實(shí)驗(yàn)表明，本文所提方法對(duì)復(fù)雜環(huán)境具有較好的魯棒性，能得到較高的識(shí)別結(jié)果。同時(shí)，同以往方法相比較，該方法易于理解和掌握，且計(jì)