人臉識(shí)別中的特征生成技術(shù)應(yīng)用研究.pdf

1、人臉識(shí)別作為一項(xiàng)特殊的生物識(shí)別(biometrics)技術(shù)是基于人的臉部特征信息來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別的。相比于指紋、虹膜等生物特征識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別技術(shù)具有非侵?jǐn)_性，它能在不用干擾人的正常行為的條件下達(dá)到較好的識(shí)別效果。因此人臉識(shí)別技術(shù)在信息安全領(lǐng)域和公共安全領(lǐng)域具有良好的發(fā)展前景。但是，在特定環(huán)境下，其精度仍然難以達(dá)到理想的要求，尤其是由圖像采集過(guò)程中光照、姿態(tài)、噪聲和表情等變化造成的影響。通過(guò)適當(dāng)?shù)淖儞Q，將原始人臉圖像映射到一個(gè)特征空間來(lái)

2、降低這些因素的影響是提高人臉識(shí)別率的有效途徑之一。
　　本文集中在特征生成技術(shù)方面的研究，開(kāi)發(fā)合適的特征表示方法來(lái)克服光照、表情和噪聲等對(duì)人臉識(shí)別造成的負(fù)面影響。本文的主要工作如下:
　　1、基于韋伯法則的局部多值模式(WLMP)的人臉識(shí)別方法:利用韋伯法則對(duì)LBP編碼中被忽略的差值的幅值進(jìn)行編碼。該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單并且速度較快，對(duì)姿態(tài)變化、光照和噪聲都有較好的魯棒性，但是對(duì)表情變化的魯棒性表現(xiàn)欠佳。
　　2、基于多尺度塊

3、的局部多值模式(MB-LMP)的人臉識(shí)別方法:MB-LMP針對(duì)基于韋伯法則的局部多值模式的人臉識(shí)別方法存在的缺陷，做了進(jìn)一步的改進(jìn)。該方法結(jié)合了MB-LBP中多尺度塊的思想與WLMP的編碼思想。該算法表現(xiàn)出對(duì)姿態(tài)、光照和表情變化的魯棒性，并且對(duì)噪聲具有很強(qiáng)的抑制效果，當(dāng)尺度選擇的合適時(shí)幾乎能夠完全抑制噪聲造成的影響。
　　3、基于稀疏表示的人臉識(shí)別算法:在稀疏編碼的基礎(chǔ)上引入局部約束線性編碼思想，該局部性體現(xiàn)在相似的矢量之間可以共