人臉圖像的復(fù)原與識(shí)別算法研究.pdf

1、由于受到外界多種因素的影響，人臉圖像在物理設(shè)備收集過程中，常常造成人臉圖像質(zhì)量的下降，表現(xiàn)為人臉模糊，人臉噪聲等。但是人臉識(shí)別，人臉檢測(cè)等領(lǐng)域中，又需要清晰的，質(zhì)量相對(duì)較高的人臉，因此，人臉復(fù)原成為我們研究人臉識(shí)別的基礎(chǔ)課題。人臉識(shí)別是一項(xiàng)具有重大理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的課題，如何利用計(jì)算機(jī)克服自然場(chǎng)景中的人臉的姿態(tài)變化和光噪影響，進(jìn)而精確的檢測(cè)識(shí)別出人臉圖像，成為了目前圖像領(lǐng)域的熱門問題。
　　本文大致介紹了目前人臉圖像復(fù)原和檢

2、測(cè)識(shí)別的研究背景，剖析了人臉圖像復(fù)原和識(shí)別算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，對(duì)一些常用的經(jīng)典人臉復(fù)原和識(shí)別算法進(jìn)行了介紹和分析，然后本文以超低分辨率的人臉圖像和自然場(chǎng)景下的人類圖片為主要研究對(duì)象，提出了超低分辨率的人臉圖像重構(gòu)以及自然場(chǎng)景下的人臉檢測(cè)和識(shí)別的課題和可行性方法。主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　1.基于DCT的超低分辨率人臉復(fù)原
　　本文給出了超低分辨率人臉復(fù)原問題的解釋，并介紹了DCT復(fù)原人臉的思想和過程，在此基礎(chǔ)上詳述了本文的改

3、進(jìn)算法和框架，給出了詳細(xì)的復(fù)原過程，完成了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和結(jié)果分析。
　　2.基于多塊局部二值模式特征的臉部檢測(cè)
　　本文簡(jiǎn)單介紹了多塊局部二值模式特征及等價(jià)模式的定義，詳述了利用Adaboost算法構(gòu)造分類器的過程，在此基礎(chǔ)上，提出了基于模板匹配的眼睛定位的級(jí)聯(lián)檢測(cè)系統(tǒng)和框架，通過結(jié)合網(wǎng)絡(luò)渠道和MIT的人臉庫的數(shù)據(jù)，完成了本文的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析。
　　3.基于多塊局部二值模式特征的臉部識(shí)別
　　最后，本文介紹了歸一化人