復(fù)雜光照條件下的人臉識別研究.pdf

1、近年來，隨著人工智能和生物技術(shù)的迅速發(fā)展，自動人臉識別已成為圖像處理和模式識別中非常活躍的研究課題。
　　本文在研究了人臉識別的基本理論和關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，重點討論了不同光照條件下，彩色靜止圖像的人臉檢測和識別問題。主要工作歸納如下:
　　第一，人臉檢測。首先，本文對人臉膚色的聚類特性進行了研究，通過不同顏色空間中膚色聚類效果的比較，進一步改進了HSI顏色模型，構(gòu)建了H-SI-I顏色模型。其次，自建了具有100張圖片的人臉圖

2、像庫TXK，并通過大量實驗建立了H-SI-I膚色模型。最后，對人臉圖像庫TXK中的圖像進行粗檢、濾波、細檢，最終定位出人臉。實驗證明基于H-SI-I膚色模型的人臉檢測算法是非常有效的。而且它對光照亮度也具有很強的魯棒性。
　　第二，人臉圖像預(yù)處理。為了提高人臉識別的精度，在人臉識別之前都需要進行人臉圖像的預(yù)處理工作。預(yù)處理包括很多內(nèi)容，例如對人臉圖像進行濾波去噪、灰度轉(zhuǎn)換、灰度歸一化、幾何歸一化等。好的預(yù)處理將會直接提高最終的人臉

3、識別率。因此在人臉識別前，進行預(yù)處理的環(huán)節(jié)顯得十分重要。本文對人臉圖像的預(yù)處理工作主要有:彩色圖像到灰度圖像的轉(zhuǎn)換、灰度歸一化、幾何歸一化。幾何歸一化的主要工作有把檢測到的大小不同的人臉圖像的像素統(tǒng)一歸一化為112×92，因為在研究人臉識別算法時，還會用到ORL人臉數(shù)據(jù)庫，其中人臉圖像像素大小正是112×92，為了最后在檢驗人臉識別算法時方便、快速，所以這里先對檢測到的人臉圖像進行幾何歸一化處理。
　　第三，人臉特征提取與識別，在