人臉識(shí)別作為生物特征識(shí)別技術(shù)的一種,在當(dāng)今社會(huì)的智能建設(shè)中具有十分重要的價(jià)值。得益于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域研究的飛速發(fā)展,人臉識(shí)別領(lǐng)域的研究也不斷前進(jìn),許多問題得到解決,相關(guān)技術(shù)在人類日常生活中的應(yīng)用也越來越廣泛。但是,現(xiàn)如今許多人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用都建立在大量訓(xùn)練樣本的基礎(chǔ)上,當(dāng)樣本數(shù)量十分有限時(shí),識(shí)別率會(huì)降低。尤其是當(dāng)訓(xùn)練樣本庫中每個(gè)個(gè)體僅有一張圖像作為訓(xùn)練樣本時(shí),識(shí)別率顯著降低,同時(shí)許多基于多樣本的人臉識(shí)別算法將不再繼續(xù)適用。而在一些特殊的應(yīng)用場景下,比如執(zhí)法機(jī)關(guān)對(duì)疑犯的追蹤等,使得單樣本人臉識(shí)別成為一個(gè)必須解決的難題。由此可知,單樣本人臉識(shí)別作為人臉識(shí)別領(lǐng)域研究的一個(gè)分支,具有重要的研究價(jià)值和意義。本文針對(duì)光照影響下的單樣本人臉識(shí)別進(jìn)行研究,通過樣本擴(kuò)張的方法生成人臉的虛擬光照樣本,通過大量識(shí)別實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證虛擬光照樣本的有效性,并對(duì)單樣本人臉識(shí)別算法進(jìn)行研究。利用單張正面標(biāo)準(zhǔn)光照下的人臉圖像來生成許多不同光照條件下的人臉虛擬光照樣本涉及計(jì)算機(jī)視覺,計(jì)算機(jī)圖形學(xué),數(shù)字圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域的理論與方法,具有很高的復(fù)雜性。生成的虛擬光照樣本需要具有較高的真實(shí)感,本文提出了一個(gè)基于邊緣保持濾波的人臉重光照模...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1生物特征識(shí)別技術(shù)廣義的人臉識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)行流程主要如下：第一步，利用攝像頭等成像

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文2圖1-1生物特征識(shí)別技術(shù)廣義的人臉識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)行流程主要如下：第一步，利用攝像頭等成像設(shè)備來采集包含待識(shí)別個(gè)體面部的圖像或視頻；第二步，利用一定的技術(shù)手段對(duì)圖像或視頻中的人臉進(jìn)行檢測或跟蹤，選出圖像或視頻中對(duì)識(shí)別有用的人臉部分圖像；第三步，利用識(shí)別....

圖1-2光照對(duì)人臉視覺

濟(jì)，以及存儲(chǔ)空間上都做到了極大程度的節(jié)約。另外，由于數(shù)據(jù)庫中個(gè)體數(shù)量的有限性，識(shí)別的速度將大大提高。由此可見，單樣本人臉識(shí)別具有十分重要的研究價(jià)值，良好的單樣本人臉識(shí)別方法不僅能滿足前文所說的特殊場景的應(yīng)用，也能很好地發(fā)揮其相比較于基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的人臉識(shí)別方法的優(yōu)越性。在具體的研究中....

圖1-3單樣本人臉識(shí)別方法分類圖

斷發(fā)展，其發(fā)展速度在當(dāng)前達(dá)到空前的快速。最初，學(xué)者在研究人臉識(shí)別算法的時(shí)候?qū)Ｗ⒂谌四樀拿娌繋缀翁卣鱗2]，利用人臉結(jié)構(gòu)的先驗(yàn)知識(shí)在識(shí)別時(shí)臉型特征及五官的幾何特征，并用特征矢量的方式來進(jìn)行表示，本質(zhì)上是特征矢量之間的匹配。后來通過模板匹配等方式來基于模板匹配的方法也被人提出，Bru....

圖1-4本文研究方案的總體框圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文11第一，通過學(xué)習(xí)總結(jié)現(xiàn)有的人臉重光照模型的理論與方法，提出一種基于邊緣保持濾波的二維人臉重光照模型。利用邊緣保持濾波對(duì)人臉圖像進(jìn)行處理，通過人臉圖像的多尺度分解來生成虛擬光照樣本。第二，對(duì)現(xiàn)有的人臉識(shí)別算法[63,64,65,66]進(jìn)行研究和總結(jié)，....

本文編號(hào)：4022368