人臉識別中質(zhì)量評估算法研究.pdf

1、隨著國內(nèi)外電子計算機技術(shù)和數(shù)字圖像處理算法的不斷進步和發(fā)展，人臉識別領(lǐng)域也隨之發(fā)生深刻的變革，它利用計算機對人臉圖像或者人臉視頻流進行處理與分析，被廣泛應(yīng)用到安防、預(yù)警、車流人流監(jiān)控、身份認證等應(yīng)用領(lǐng)域。本文總結(jié)了國內(nèi)外人臉識別技術(shù)和影響人臉圖像質(zhì)量因素的最新情況，針對人臉圖像質(zhì)量評估算法涉及到的關(guān)鍵技術(shù)：人臉圖像低層特征提取和分類器，做了詳細的分析與研究。本文針對人臉識別精度容受人臉圖像質(zhì)量高低的影響，提出了一種基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的多層

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法，有效濾除低質(zhì)量人臉圖像對識別造成的影響，提高了識別精度與穩(wěn)定性。
　　本研究主要內(nèi)容包括：人眼區(qū)域初步定位，人眼中心坐標計算，頭部偏移角度計算，人臉光照強度提取，人臉圖像分類算法，并用Matlab對本文涉及的進行仿真論證。首先，分析并總結(jié)了現(xiàn)在有的人眼區(qū)域檢測算法，并結(jié)合人眼區(qū)域的灰度級分布特點，提出了一種基于灰度積分投影算法的人眼區(qū)域檢測，經(jīng)仿真論證，該算法計算簡單，能較快地實現(xiàn)區(qū)域檢測。其次，針對傳統(tǒng)的人眼中

3、心定位算法復(fù)雜，計算量大等缺點，本文提出了一種基于SUSAN濾波算法的定位算法。算法通過檢測到人眼最遠處的兩個角點實現(xiàn)對人眼中心的定位。接著利用得到的人眼中心坐標，根據(jù)雙眼中心連線與人臉法線的空間位置關(guān)系，計算出頭部偏移角度。接著分析和研究了現(xiàn)在有的光照模型，人臉光照補償算法，提出了基于圖像對比度的人臉光照特征提取算法，分別提取了人臉圖像均方差和協(xié)方差矩陣的特征值作為光照強度的低層特征。最后，針對傳統(tǒng)淺層有監(jiān)督分類算法的累積誤差過大，分