證件照人臉識別的算法研究.pdf

1、人臉識別作為模式識別領(lǐng)域的熱門主題，是進行身份驗證最直接最自然的方法，在信息安全、門禁檢查等方面具有很好的應用前景，但仍然面臨不同方面的挑戰(zhàn)，比如:姿態(tài)變化、表情變化和光照變化對人臉識別造成的影響。如何克服這些變化因素對識別率造成的影響成為了現(xiàn)在研究的主題。
　　本文所研究的主要內(nèi)容為證件照的人臉識別，具有一定的約束條件，主要考察表情變化、光照變化和姿態(tài)變化對人臉識別的影響。具體來講:本文分別就人臉圖像預處理階段、特征提取階段和分

2、類識別階段進行相關(guān)研究與實驗。
　　本文的主要工作如下:
　　1.本文針對光照不均勻的人臉圖像的光照補償算法進行研究，比較了不同光照補償算法對人臉圖像的恢復效果，實驗證明:基于單尺度Retinex(Single ScaleRetinex，SSR)的光照補償算法能夠更好地增強圖像的邊緣，對人臉圖像的特征提取和分類識別是有利的。
　　2.綜合考慮特征提取方法的特性和計算復雜度，本文選取局部二值模式(LocalBinary

3、Pattern，LBP)作為人臉圖像的紋理描述符。分別采用灰度不變、旋轉(zhuǎn)不變、等價模式、旋轉(zhuǎn)不變等價模式等不同特性實現(xiàn)對LBP特征的提取，并對這些方法在識別率以及效率上進行了對比實驗，實驗證明，綜合識別率和識別效率來看，等價模式LBP提取的人臉特征能更準確的表示人臉的特征，人臉識別率最高。
　　3.本文基于高斯過程二元分類，提出了一種分類模型GP-FC(Gaussian Processes forFace Classificati