基于相似度評分模型的人員識別方法研究.pdf

1、外部特征提取及識別作為數(shù)字圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)之一，由于其廣泛的應(yīng)用，受到國內(nèi)外學(xué)者越來越多的研究和關(guān)注。外部特征識別存在的主要問題和難點包括光線噪聲等干擾處理、特征選取、識別準(zhǔn)確性、識別要求條件、識別速度效率等。
　　針對這些要求和難點，本文以人員外部特征的提取及識別作為研究案例，具體研究內(nèi)容如下:
　　針對目前人員圖像的提取及預(yù)處理方法中存在的一些不足，本文提出了自適應(yīng)背景更新速率算法解決了背景建模中前景提取穩(wěn)定性和背景收

2、斂速率矛盾的問題，小矩形去噪算法解決了形態(tài)學(xué)算法在去除前景噪聲時易造成前景目標(biāo)圖像變形的問題，邊緣最小矩形合并算法解決了由于動作幅度較大等原因造成的人員圖像被分離的問題，保證人員圖像的完整性。
　　針對以人臉識別為代表的許多人員識別方法對識別條件要求苛刻、抗干擾能力弱、特征可描述性低等問題，本文提出了基于相似度評分模型的人員識別方法。該方法采用層次化的模糊比對策略，提取人員外部整體和細(xì)部特征并評價相似度，使用基于皮膚直方圖算法的裸