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文檔簡介
1、人臉識別正逐漸地應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活和國防安全領(lǐng)域,但是還存在著很多問題有待進(jìn)一步解決,如遮擋、光照變化、表情變化、少樣本等。本文著重從光照變化出發(fā),圍繞光照不變特征提取算法和光照歸一化處理進(jìn)行研究,以期找到更具光照魯棒性算法。
本研究首先針對光照強(qiáng)度變化的問題,介紹并討論了現(xiàn)有的幾種基于序特征的光照不變量特征提取算法,在AR和Extended Yale B人臉庫中對光照變化的人臉圖像進(jìn)行測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,光照強(qiáng)度發(fā)生變化或者光照
2、角度變化較小時(shí),基于序特征方法具有較強(qiáng)光照魯棒性。其次,針對光照角度變化的問題,探討幾種傳統(tǒng)光照歸一化方法,并提出了一種基于單向局部亮度映射的光照歸一化算法。在Extended Yale B人臉庫對上述幾種光照歸一化算法的性能進(jìn)行了識別測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提算法的識別率在光照角度變化較大時(shí)高于現(xiàn)有傳統(tǒng)的其它歸一化算法。最后,提出了一種融合單向局部亮度映射與ELTP特征的人臉識別方法。該算法首先采用基于單向局部亮度映射光照歸一化方法
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