人臉識別中的光照預(yù)處理方法研究.pdf

1、人臉識別是在圖像分析領(lǐng)域中最成功的應(yīng)用之一,隨著近幾十年人們對該領(lǐng)域的不斷探索研究,已經(jīng)有了重大的突破,但是隨著信息科學(xué)技術(shù)的不斷的發(fā)展,社會的不斷進步,人臉識別也遇到了更大的挑戰(zhàn)。當(dāng)前影響人臉識別系統(tǒng)性能的因素有很多,其中光照問題是阻礙人臉識別技術(shù)應(yīng)用的一個瓶頸。本文就光照問題在人臉識別中的影響進行了研究與分析,具體研究內(nèi)容如下:
　　首先,對圖形處理技術(shù)方向中的線性濾波、中值濾波等技術(shù)進行了分析。線性濾波、中值濾波有較好的去除

2、圖像噪聲的效果,但是改善光照影響,如高光等,效果一般。針對這個問題,提出了一種基于圖像降噪的光照預(yù)處理方法。該方法以圖像十字中心線為基礎(chǔ),向四周平均圖像的灰度。通過這種替換方法,使得鄰域中遠離中心點O的像素灰度值趨近于中部某元素的灰度值,進而達到消除噪聲的目的。
　　其次,結(jié)合2DPCA特征提取算法,在ORL、Yale數(shù)據(jù)庫上進行實驗。其中在Yale數(shù)據(jù)庫實驗中,當(dāng)訓(xùn)練和測試樣本為5時,系統(tǒng)識別率達到100％,比在未經(jīng)過預(yù)處理情況

3、下的識別率提高了10個百分點。此外,將算法分別與PCA、Fisherfaces、2DLDA等特征提取方法相結(jié)合,并對其效果進行了驗證。
　　最后,對比分析了現(xiàn)有預(yù)處理算法中的直方圖均衡化、線性濾波、中值濾波、Gamma灰度校正、自商圖像等技術(shù)。結(jié)合2DPCA特征提取技術(shù),將這幾種常見的光照預(yù)處理方法和基于圖像降噪的預(yù)處理方法進行了比較實驗。
　　通過分析研究,可以得知基于圖像降噪的預(yù)處理方法對人臉識別中光照影響和姿態(tài)變化的魯