2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、在人臉識別領(lǐng)域中,如何進(jìn)行有效的特征提取一直是研究人員不斷探索的方向。人臉識別因受多種因素影響,使得識別結(jié)果達(dá)不到預(yù)期效果,這些影響因素包括:光照變化,表情,姿態(tài),裝飾物等,解除這些因素的影響是當(dāng)前人臉識別面臨的主要問題。目前國內(nèi)外已存在許多人臉識別算法,這些算法分別針對特定影響因素提出,但某些算法的性能并不理想,或只適用于特定數(shù)據(jù),所以需要改進(jìn),或找出更具魯棒性的人臉識別算法。本文根據(jù)對人臉識別目前研究現(xiàn)狀的分析,對光照變化和表情這兩

2、種影響因素提出了幾種解決辦法,在文中體現(xiàn)為提出的幾種改進(jìn)算法或方案,并通過實驗證實了幾種改進(jìn)算法和方案的有效性。
  對于光照變化的影響,在局部二元模式(LBP)算法的基礎(chǔ)上做了一些改進(jìn)。將圖像按像素分塊,構(gòu)成分塊LBP算法;在分塊LBP算法的基礎(chǔ)上再改進(jìn),把不同方位的0或1編排到不同二進(jìn)制位上從而構(gòu)成加權(quán)分塊LBP算法;或取大小不同的兩個環(huán)以確定中心點特征值從而構(gòu)成雙環(huán)分塊LBP算法;又或者不用二進(jìn)制序列,單從周圍0和1的數(shù)量來

3、確定中心點的取值從而構(gòu)成二值LBP算法。通過實驗證明該方法簡便有效。
  對于表情變化的影響,在已知的表情識別和表情擬合算法基礎(chǔ)上,提出一個方案用于解決表情變化下的人臉識別問題,特別是對比庫中的人臉沒有表情,而待識別的人臉有表情的情況。該方案融合了表情識別和表情擬合,先識別出表情類別,再根據(jù)表情類別擬合出沒有表情的人臉,最終識別。實驗證明該方法簡便有效。
  對于光照和表情變化的綜合影響,提出了紅外與可見光融合的人臉識別算法

4、。紅外人臉識別和可見光人臉識別都有各自的優(yōu)點和弊端,為取長補短,將兩種識別融合,具有更高的魯棒性,從而提高了識別性能。
  相對灰度人臉圖像來說,彩色人臉圖像包含了更多的信息,本文提出了一種彩色人臉識別算法,該算法用主成份分析(PCA)方法將彩色人臉變換到二維不相關(guān)色彩空間中,在得到的二維不相關(guān)色彩空間中對兩個維度對應(yīng)的向量分別識別,在匹配得分層融合。為此設(shè)計了一系列對比實驗,證明了PCA色彩空間變換的效果和匹配得分層融合的識別性

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