基于低秩分解的光照健壯人臉識(shí)別方法研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)作為一種非接觸式的自動(dòng)身份認(rèn)證技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于公共安全防范，門(mén)禁控制，出入境管理等領(lǐng)域，具有極大的潛在應(yīng)用價(jià)值。目前，人臉識(shí)別在特定限制條件下已經(jīng)在現(xiàn)實(shí)中得到成功應(yīng)用，但當(dāng)限制條件不滿足時(shí)，其識(shí)別性能會(huì)大幅度下降。因此，無(wú)約束人臉識(shí)別技術(shù)的研究成為了當(dāng)前人臉識(shí)別領(lǐng)域最為關(guān)注的問(wèn)題。無(wú)約束條件下的光照、遮擋、模糊、姿態(tài)等外部條件是導(dǎo)致人臉識(shí)別性能下降的幾個(gè)重要因素。自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)必須適應(yīng)無(wú)約束條件下的識(shí)別，光照作為關(guān)鍵影響

2、因素之一是人臉識(shí)別的研究熱點(diǎn)，如何有效得到光照健壯的特征是提高光照變化條件下人臉識(shí)別性能的關(guān)鍵。
　　本文在分析國(guó)際國(guó)內(nèi)解決人臉識(shí)別光照問(wèn)題的研究方法現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，根據(jù)相關(guān)理論發(fā)展的趨勢(shì)，將研究定位于基于低秩分解理論的光照健壯人臉特征提取。論文研究了低秩分解理論并驗(yàn)證了其對(duì)人臉識(shí)別光照問(wèn)題的性能，發(fā)現(xiàn)低秩分解對(duì)于非均勻光照下的分解結(jié)果仍含有大量光照成分。針對(duì)此問(wèn)題，結(jié)合圖像相對(duì)梯度特征對(duì)光照具有一定健壯性的特點(diǎn)，提出了一種低秩相對(duì)

3、梯度直方圖的特征提取方法。該方法利用圖像的相對(duì)梯度幅值圖像代替原始圖像做低秩分解，使得到的圖像對(duì)非均勻光照更加健壯，結(jié)合方向邊緣幅值模式的特征提取流程，提取低秩相對(duì)梯度直方圖特征，保留了圖像的局部邊緣紋理和鄰域相關(guān)信息，有效提高了光照變化條件下的人臉識(shí)別性能。
　　本論文的具體工作概括如下：
　　①在國(guó)內(nèi)外人臉光照處理方法的調(diào)研基礎(chǔ)上，深入研究了低秩分解理論及其典型的求解算法，詳細(xì)分析了低秩分解原理和求解算法的實(shí)現(xiàn)流程，比較

4、了幾種算法的分解性能。
　?、卺槍?duì)基于低秩分解的人臉識(shí)別方法進(jìn)行了研究，首先研究了用于識(shí)別分類的稀疏表示方法及其實(shí)現(xiàn)算法，然后對(duì)低秩分解聯(lián)合稀疏表示的人臉識(shí)別方法的識(shí)別流程進(jìn)行了研究，并在光照人臉庫(kù)上對(duì)比了原始的基于稀疏表示的人臉識(shí)別方法和基于低秩分解聯(lián)合稀疏表示的人臉識(shí)別方法。
　?、塾懻摿颂荻群拖鄬?duì)梯度特征提取方法的優(yōu)劣，將相對(duì)梯度和低秩分解相結(jié)合，分解相對(duì)梯度圖像得到低秩相對(duì)梯度圖像，結(jié)合方向邊緣幅值模式的特征提取方法