可變光照條件下的人臉識別技術研究.pdf

1、河北工業(yè)大學博士學位論文可變光照條件下的人臉識別技術研究姓名：張志偉申請學位級別：博士專業(yè)：微電子學與固體電子學指導教師：楊瑞霞楊帆20071001可變光照條件下的人臉識別技術研究ii特征提取是人臉識別中關鍵的一步，必須對光照、姿態(tài)、表情、化妝、年齡等變換具有較強的魯棒性。為此先對子空間特征提取算法——局部保持投影（LPP）進行改進，提出了一種有監(jiān)督LPP算法，即對每個LPP基向量進行線性判別分析，選擇主要反映類間差異的基圖像來構造新的

2、子空間。然后將監(jiān)督LPP算法擴展到二維，提出了一種二維有監(jiān)督LPP算法。實驗結果表明在可變光照條件下，這兩種改進算法的識別率都高于傳統(tǒng)的子空間算法，說明這兩種算法對光照具有一定的魯棒性。此外，基于Gab小波具有良好的局部特征和方向選擇性，且對光照與姿態(tài)具有較強的魯棒性，提出了一種融合Gab相位和幅值信息的子空間特征提取算法。該算法同時具有Gab方法和子空間方法的優(yōu)點，對光照變化具有很強的魯棒性。（4）研究了可變光照條件下的人臉分類問題。

3、分類器的設計是人臉識別中的最后環(huán)節(jié)。常見的分類器有最近特征線分類器（NFL）和支持向量機（SVM）等，但它們均基于歐氏距離來進行相似度量，所以不能用于度量光照等非線性因素。為此對最近鄰分類器和最近特征線分類器進行改進，即利用能刻畫非線性流形特征的測地線距離代替?zhèn)鹘y(tǒng)的歐式距離，最終得到一種最近測地線分類器（NGC）和一種基于測地線距離的最近特征線分類器（NFLG）。實驗結果表明，這兩種改進的分類器能夠有效地提高識別率。關鍵詞：關鍵詞：人臉