基于多模式圖像融合的人臉識別技術(shù).pdf

1、近年來,自動人臉識別技術(shù)不斷取得進展并投入商業(yè)應(yīng)用,但可見光圖片的人臉識別技術(shù)的識別率受光照表情等外在因素的影響較大。本文研究了基于級聯(lián)多分類器和多模式融合的人臉識別技術(shù)。
　　 本文首先研究了基于多分類器級聯(lián)方法的人臉檢測技術(shù)?；贏daBoost算法構(gòu)建了包含19層級聯(lián)分類器、超過1700個矩形特征的人臉檢測系統(tǒng)。在IMM人臉庫、Yale B人臉庫的子庫和自建人臉庫上對該檢測系統(tǒng)進行測試,實驗結(jié)果表明基于級聯(lián)分類器的檢測方法

2、比傳統(tǒng)的特征子空間法在檢測率上提高了十幾個百分點,檢測速度達到每幀0.1秒。
　　 論文設(shè)計了線性和非線性人臉識別方法以研究樣本集大小對識別率的影響。在CAS-PEAL、ORL和自建的三個可見光人臉圖像數(shù)據(jù)庫的實驗結(jié)果表明:樣本集的增大對非線性識別方法幾乎沒有影響；但樣本集的增大會導(dǎo)致線性識別方法的正確識別率下降。因此,對大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫更適合采用非線性人臉識別方法。
　　 最后,論文研究了基于可見光圖像和紅外熱圖像相結(jié)