光照魯棒人臉識別研究.pdf

1、人臉識別是模式識別和人工智能領(lǐng)域中的一個重要研究課題。人臉識別技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的研究成果，一些自動化人臉識別系統(tǒng)也相繼出現(xiàn)。但是仍然存在許多難點需要解決，其中光照變化是人臉識別技術(shù)中最具挑戰(zhàn)性的問題之一。本文針對光照變化問題，深入研究分析了光照歸一化和光照魯棒特征提取方法，將光照預(yù)處理和光照不變特征提取相融合，力圖減弱光照變化對人臉識別的影響。具體研究內(nèi)容如下：
　?。?）研究光照魯棒的完備LBP特征提取方法，通過圖像分塊提取各

2、子塊完備LBP特征并連接構(gòu)成整個圖像的特征描述，使特征包含各個子塊的局部結(jié)構(gòu)信息和空間信息，利用方差自適應(yīng)估計各個子塊完備LBP特征的權(quán)重，突出具有較強分類特征的子塊，提出了基于分塊完備LBP特征的光照魯棒人臉識別算法。實驗結(jié)果驗證了所提算法的有效性。
　　（2）融合基于視網(wǎng)膜模型的光照歸一化方法與分塊完備LBP特征的提取方法，提出基于視網(wǎng)膜模型與分塊完備LBP特征的人臉識別算法。該算法首先對人臉圖像進行基于視網(wǎng)膜模型的光照歸一化

3、處理，然后再提取預(yù)處理后人臉圖像的分塊完備LBP特征，最后進行分類識別。實驗證明，所提算法可以有效提高復(fù)雜光照條件下的人臉識別率。
　?。?）融合光照預(yù)處理鏈與分塊完備LBP特征，提出基于光照預(yù)處理鏈與分塊完備LBP特征的人臉識別算法。該算法首先對人臉圖像依次進行伽馬校正、高斯差分濾波和對比度均衡處理，消除圖像中的光照差異并增強人臉的紋理信息，然后進行分塊完備LBP特征的提取，最后使用最近鄰準(zhǔn)則分類識別。實驗結(jié)果表明，所提算法能夠