本文關(guān)鍵詞：基于圖像的人臉識別中關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：基于圖像的人臉識別問題已經(jīng)成為當(dāng)今計算機(jī)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中熱門的研究課題之一,同時在現(xiàn)實社會的諸多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用前景。但人臉識別的精確度受到很多方面的干擾,例如圖像采集設(shè)備問題、人臉面部姿態(tài)問題、光照問題、有意或無意遮擋物對圖像干擾的問題等都會給人臉識別的結(jié)果帶來影響。如何在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上克服以上問題進(jìn)一步提高人臉識別的準(zhǔn)確率,同時降低識別的運(yùn)行時間提高實效性,是目前亟待解決的難題。本文針對基于圖像的人臉識別中的難點問題進(jìn)行研究,取得了一些研究成果,具體有以下幾個方面:在人臉局部特征提取方面,提出了一種基于低頻圖像的分塊完整局部二元模式(LBP)的人臉識別方法,通過采用完整局部二元模式能夠?qū)⑷四槇D像的特征信息提取得更加完整;采用低頻圖像,能夠?qū)D像的整體輪廓信息和局部信息有效地融合,還能大大提升算法的運(yùn)行效率;分塊化處理能夠使算法更專注于對圖像細(xì)節(jié)信息的把握。另外,還提出了一種基于心理學(xué)定律的局部特征提取方法,能夠有效降低噪聲信息對于人臉圖像的影響。針對傳統(tǒng)人臉識別的特征提取方法計算復(fù)雜的問題,以及傳統(tǒng)分類方法過于單一、硬性的缺點,提出了一種基于二維主成分分析(2DPCA)+二維線性判別(2DLDA)和模糊集集成技術(shù)的人臉識別方法,通過采用2DPCA和2DLDA兩種二維技術(shù),可以大大降低了算法的計算復(fù)雜度,同時提高了識別的精確性;模糊集的引入改變了傳統(tǒng)單一、硬性的判別方式,使分類方式更加有效合理,進(jìn)一步提升了算法識別的精確度;離散余弦變換可以消除圖像中的冗余信息,有利于提高識別精度,降低算法運(yùn)行時間�；谥С窒蛄繖C(jī)技術(shù)的研究中,本文提出了兩種算法:一是基于組合核函數(shù)支持向量機(jī)的人臉識別方法;二是基于光照判別和多支持向量機(jī)的人臉識別方法。在前一種方法中,通過對具有不同特性的核函數(shù)進(jìn)行比較分析,優(yōu)化組合,使組合核函數(shù)支持向量機(jī)具有更好地分類效果;在后一種方法中通過對圖像是否受光源照射的判斷,來進(jìn)行處理,以降低光照問題對于識別過程的干擾�；诙嗵卣魅诤系娜四樧R別方法中,本文對于特征信息融合的方式進(jìn)行了優(yōu)選,通過將幾種典型的特征信息進(jìn)行融合,能夠更好地反映出人臉的全部特征信息,最終達(dá)到提高人臉識別效果的目的。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1301540