光照魯棒人臉識(shí)別研究.pdf

1、人臉識(shí)別是模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究課題。人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的研究成果，一些自動(dòng)化人臉識(shí)別系統(tǒng)也相繼出現(xiàn)。但是仍然存在許多難點(diǎn)需要解決，其中光照變化是人臉識(shí)別技術(shù)中最具挑戰(zhàn)性的問題之一。本文針對(duì)光照變化問題，深入研究分析了光照歸一化和光照魯棒特征提取方法，將光照預(yù)處理和光照不變特征提取相融合，力圖減弱光照變化對(duì)人臉識(shí)別的影響。具體研究?jī)?nèi)容如下：
　?。?）研究光照魯棒的完備LBP特征提取方法，通過圖像分塊提取各

2、子塊完備LBP特征并連接構(gòu)成整個(gè)圖像的特征描述，使特征包含各個(gè)子塊的局部結(jié)構(gòu)信息和空間信息，利用方差自適應(yīng)估計(jì)各個(gè)子塊完備LBP特征的權(quán)重，突出具有較強(qiáng)分類特征的子塊，提出了基于分塊完備LBP特征的光照魯棒人臉識(shí)別算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性。
　?。?）融合基于視網(wǎng)膜模型的光照歸一化方法與分塊完備LBP特征的提取方法，提出基于視網(wǎng)膜模型與分塊完備LBP特征的人臉識(shí)別算法。該算法首先對(duì)人臉圖像進(jìn)行基于視網(wǎng)膜模型的光照歸一化

3、處理，然后再提取預(yù)處理后人臉圖像的分塊完備LBP特征，最后進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明，所提算法可以有效提高復(fù)雜光照條件下的人臉識(shí)別率。
　?。?）融合光照預(yù)處理鏈與分塊完備LBP特征，提出基于光照預(yù)處理鏈與分塊完備LBP特征的人臉識(shí)別算法。該算法首先對(duì)人臉圖像依次進(jìn)行伽馬校正、高斯差分濾波和對(duì)比度均衡處理，消除圖像中的光照差異并增強(qiáng)人臉的紋理信息，然后進(jìn)行分塊完備LBP特征的提取，最后使用最近鄰準(zhǔn)則分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法能夠