紅外圖像人臉識別研究.pdf

1、紅外圖像人臉識別是利用模式識別、圖像處理等方法對由熱紅外成像設(shè)備采集的紅外人臉圖像進行分類識別的技術(shù)。紅外圖像人臉識別技術(shù)可在很大程度上彌補可見光人臉識別技術(shù)的缺陷和不足，該技術(shù)與可見光人臉識別技術(shù)的融合將是今后人臉識別研究的一個重要方向。本論文在深入研究紅外人臉圖像特性的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)研究了幾種不同的紅外圖像人臉識別方法，并進行了相關(guān)的實驗測試。 研究了紅外人臉圖像的預(yù)處理方法。對紅外人臉圖像手動定位雙眼，利用圖像的幾何變換對紅

2、外圖像進行旋轉(zhuǎn)、放縮、裁剪等操作，完成紅外人臉圖像的幾何預(yù)處理；利用直方圖均衡化法對紅外人臉圖像進行灰度預(yù)處理。 對主成分分析和線性鑒別分析兩種基于統(tǒng)計的紅外圖像人臉識別方法進行了研究。利用PCA算法對紅外人臉圖像進行降維并提取其特征向量，對降維后的紅外人臉特征采用LDA算法訓(xùn)練生成一個使類間離散度最大、類內(nèi)離散度最小的最佳分類器。實驗結(jié)果表明該分類器對紅外人臉圖像具有較好的分類效果。 采用標號圖來表示紅外人臉圖像，標號

3、圖的節(jié)點用一組描述人臉局部特征的二維Gabor小波變換系數(shù)標示，這些節(jié)點位于紅外人臉圖像上對識別有意義的特征點位置上；標號圖的邊用描述相鄰兩個節(jié)點相對位置的度量信息來標示，由各邊組成的網(wǎng)格圖結(jié)構(gòu)描述了整個人臉的幾何特征。通過紅外人臉圖像與人臉束圖之間的彈性束圖匹配，確定標號圖上特征點的位置，然后計算特征點位置的二維Gabor小波變換系數(shù)并進行人臉的分類識別。 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論，設(shè)計了一個三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用PCA+L