基于近紅外圖像的實(shí)時(shí)高性能人臉識(shí)別算法的研究.pdf

1、近年來,生物特征識(shí)別受到了人們越來越多的關(guān)注。與其他生物特征識(shí)別方法相比,人臉識(shí)別具有直接、友好、方便等特點(diǎn),易于為用戶所接受,因而人臉識(shí)別技術(shù)在社會(huì)各領(lǐng)域都得到了廣泛的研究與應(yīng)用。
　　 在人臉識(shí)別中,光照變化與姿態(tài)變化通常會(huì)引起人臉外觀的明顯變化。目前,解決光照問題的一種有效方法是利用主動(dòng)近紅外光進(jìn)行人臉識(shí)別,該方法可以有效的減少光照變化對識(shí)別性能的影響。然而,人臉姿態(tài)變化很難通過直接的方法進(jìn)行控制,因此可以采用姿態(tài)估計(jì)來進(jìn)

2、一步克服姿態(tài)變化問題。
　　 人臉姿態(tài)估計(jì)是指在輸入的圖像中確定人臉在三維空間中姿態(tài)的過程,人臉姿態(tài)變化通常分成3種類型:左右旋轉(zhuǎn)、上下旋轉(zhuǎn)和圖像平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)。
　　 本文提出了一種新的人臉姿態(tài)估計(jì)方法,用于計(jì)算人臉左右旋轉(zhuǎn)角度。該方法首先對歸一化人臉圖像進(jìn)行鼻孔定位,再根據(jù)模型中鼻孔與眼睛坐標(biāo)參數(shù)計(jì)算得到人臉的左右旋轉(zhuǎn)角度。由于人臉左右旋轉(zhuǎn)角度過大時(shí),易導(dǎo)致一個(gè)鼻孔不可見,此時(shí)鼻孔定位算法失效。在此情況下,采用邊緣統(tǒng)計(jì)方

3、法進(jìn)行人臉姿態(tài)估計(jì)。邊緣統(tǒng)計(jì)方法首先對歸一化人臉圖像進(jìn)行邊緣檢測,再對邊緣圖像對稱展開,對展開后的圖像做垂直直方圖統(tǒng)計(jì),計(jì)算直方圖平均值與物理中線的水平距離以確定人臉的左右旋轉(zhuǎn)角度。
　　 本文的人臉識(shí)別采用LBP特征和AdaBoost算法進(jìn)行人臉識(shí)別分類器訓(xùn)練。在識(shí)別過程中,首先對待識(shí)別圖像進(jìn)行人臉姿態(tài)估計(jì),若人臉左右旋轉(zhuǎn)角度過大,則認(rèn)為此圖像質(zhì)量較低,不再進(jìn)行后續(xù)的人臉識(shí)別處理。人臉姿態(tài)估計(jì)預(yù)處理可以確保所有參與識(shí)別的圖像具