基于子空間的光照無關(guān)人臉識(shí)別技術(shù).pdf

1、人臉識(shí)別及其是近年來的熱門研究內(nèi)容，涉及模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺等多方面的學(xué)科，在新一代人機(jī)交互技術(shù)和安全等領(lǐng)域的應(yīng)用吸引了眾多研究者的注意，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。 近年來，關(guān)于人臉識(shí)別的研究已經(jīng)取得了一定的突破。然而，現(xiàn)有的方法通常會(huì)因?yàn)樽藨B(tài)、表情、光照的變化會(huì)引起算法性能的迅速退化，其中又以光照問題最為顯著。此外，數(shù)據(jù)庫集的規(guī)模過大會(huì)使得子空間的樣本分布過于密集，造成識(shí)別發(fā)生混淆；數(shù)據(jù)庫集每一類樣本數(shù)目不足也會(huì)導(dǎo)致子空間

2、的樣本分布不均勻進(jìn)而影響識(shí)別率。 針對(duì)以上的問題，在分析國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，分別提出了基于融合思路的光照無關(guān)的預(yù)處理算法、引入了虛擬樣本并進(jìn)行了后端分類器優(yōu)化的基于子空間的人臉識(shí)別算法。 光照問題是影響人臉識(shí)別效果的重要因素。提出了一種基于融合思路的糾正光照的人臉識(shí)別圖像預(yù)處理算法。先應(yīng)用直方圖均衡化以改進(jìn)基于光照經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆律渥儞Q算法的效果，并提出了一種基于直方圖灰度分布統(tǒng)計(jì)的融合方法，將仿射變換算法與和光照補(bǔ)

3、償模型算法有效地融合在一起。實(shí)驗(yàn)表明新算法能夠取得良好的光照預(yù)處理效果并大幅度提高了人臉識(shí)別識(shí)別率。 在分析現(xiàn)有的子空間識(shí)別方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于Gabor小波特征和DFLDA的融合算法GDFLDA，新方法具有光照不敏感性和優(yōu)秀的類別分離能力，得到了很好的識(shí)別效果。此外在整個(gè)人臉識(shí)別框架內(nèi)還采取了若干改進(jìn)識(shí)別率的手段，這些思路包括優(yōu)化后端分類器、引入和生成虛擬樣本等。通過優(yōu)化后端分類器提升了樣本的分類能力。引入和生成虛擬樣