本文關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別中光照問(wèn)題研究

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【摘要】：近年來(lái),人臉識(shí)別技術(shù)取得了很大的進(jìn)步,同時(shí)也存在著許多的問(wèn)題,光照問(wèn)題是影響其性能的主要因素之一。對(duì)人臉識(shí)別中光照問(wèn)題的研究具有很高的理論意義和實(shí)用價(jià)值。本文從人臉光照不變特征提取和人臉光照預(yù)處理兩個(gè)方面對(duì)人臉光照問(wèn)題進(jìn)行了研究,主要工作如下:(1)提出了基于邊緣檢測(cè)算子的人臉光照不變特征提取算法分別對(duì)邊緣檢測(cè)算子中的Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子、Laplacian算子的應(yīng)用進(jìn)行了討論。提出了兩類(lèi)人臉光照不變特征提取算法,分別為基于邊緣檢測(cè)算子與除法運(yùn)算的人臉光照不變特征提取算法、基于對(duì)數(shù)變換與邊緣檢測(cè)算子的人臉光照不變特征提取算法�；谶吘墮z測(cè)算子與除法運(yùn)算的人臉光照不變特征提取算法,基本思路是先利用邊緣檢測(cè)算子對(duì)人臉圖像做銳化處理,然后與原圖像對(duì)應(yīng)像素相除,消除人臉光照的慢變化部分,從而提取人臉光照不變特征。基于對(duì)數(shù)變換與邊緣檢測(cè)算子的人臉光照不變特征提取算法,基本思路是先將人臉圖像變換到對(duì)數(shù)域,然后利用邊緣檢測(cè)算子對(duì)圖像銳化處理,在消除人臉光照分量的同時(shí),提取人臉細(xì)節(jié)特征。在擴(kuò)展Yale B人臉庫(kù)和CMU PIE人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法能夠有效地消除人臉圖像中的光照變化,并提高了人臉識(shí)別率。(2)提出了基于平滑濾波的人臉光照不變特征提取算法分別對(duì)均值濾波方法與高斯平滑濾波方法進(jìn)行了討論,提出了兩類(lèi)人臉光照不變特征提取算法,分別是基于平滑濾波與除法運(yùn)算的人臉光照不變特征提取算法、基于對(duì)數(shù)變換與平滑濾波的人臉光照不變特征提取算法�；谄交瑸V波與除法運(yùn)算的人臉光照不變特征提取算法,基本思路是先將人臉圖像經(jīng)過(guò)平滑濾波進(jìn)行平滑處理,然后再與原圖像對(duì)應(yīng)像素相除,人臉光照的慢變化部分被消除,得到了需要提取的人臉光照不變特征�；趯�(duì)數(shù)變換與平滑濾波的人臉光照不變特征提取算法,基本思路是先將人臉圖像變換到對(duì)數(shù)域,利用平滑濾波對(duì)人臉圖像進(jìn)行處理,再用對(duì)數(shù)變換后的原圖像減去平滑處理后的圖像,從而在消除光照分量的同時(shí),提取人臉光照不變特征。在擴(kuò)展Yale B人臉庫(kù)和CMU PIE人臉庫(kù)中的實(shí)驗(yàn)表明,提出的算法能夠有效地消除非均勻光照對(duì)人臉識(shí)別率的影響。(3)提出了基于圖像變換的人臉光照預(yù)處理算法分別對(duì)離散余弦變換、小波變換等圖像變換技術(shù)進(jìn)行了討論,使用圖像變換技術(shù)與Wallis算法、梯度臉?biāo)惴ㄏ嘟Y(jié)合的方法,提出了四種人臉光照預(yù)處理算法,分別是:基于離散余弦變換與Wallis算法的人臉光照預(yù)處理算法,基于離散余弦變換與梯度臉?biāo)惴ǖ娜四樄庹疹A(yù)處理算法,基于小波變換與梯度臉?biāo)惴ǖ娜四樄庹疹A(yù)處理算法,基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馀c梯度臉?biāo)惴ǖ娜四樄庹疹A(yù)處理算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法對(duì)人臉光照處理具有一定的魯棒性,能有效提高復(fù)雜光照下的人臉識(shí)別率。
【學(xué)位授予單位】：重慶三峽學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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