復(fù)雜條件下人臉識別技術(shù)研究.pdf

1、近年來在計(jì)算機(jī)視覺與模式識別領(lǐng)域，人臉識別一直是研究的熱點(diǎn)之一。人臉識別在視覺監(jiān)控、數(shù)字身份認(rèn)證、公共安全、電子商務(wù)、多媒體和數(shù)字娛樂等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。經(jīng)過近四十年的發(fā)展，人臉識別技術(shù)已經(jīng)取得許多成果。然而，人臉識別技術(shù)要達(dá)到完全實(shí)用化，特別是在復(fù)雜條件下，例如變化的光照、姿態(tài)、表情以及遮擋等，尚有許多問題有待解決。
　　 本文在目前主流的人臉識別算法基礎(chǔ)上，針對復(fù)雜條件下的人臉識別中進(jìn)行深入研究，論文主要研究工作如下：

2、
　　 本文通過結(jié)合Gabor小波、線性判別分析LDA的特點(diǎn)，提出一種新的人臉識別方法。該方法既具有子空間分析方法時間復(fù)雜度低的特點(diǎn)，同時具有Gabor小波特征的對人臉圖像光照和表情變化的魯棒性。該方法模擬了測試圖像的高維Gabor小波特征在低維線性空間的分布，同時不需要計(jì)算每一幅測試圖像的Gabor小波特征，這樣使得算法的時間復(fù)雜度大大降低。
　　 本文提出一種名為彈性塊集重建(EBSR)的人臉識別算法。在本算法中EB