證件照人臉識(shí)別的算法研究.pdf

1、人臉識(shí)別作為模式識(shí)別領(lǐng)域的熱門主題，是進(jìn)行身份驗(yàn)證最直接最自然的方法，在信息安全、門禁檢查等方面具有很好的應(yīng)用前景，但仍然面臨不同方面的挑戰(zhàn)，比如:姿態(tài)變化、表情變化和光照變化對(duì)人臉識(shí)別造成的影響。如何克服這些變化因素對(duì)識(shí)別率造成的影響成為了現(xiàn)在研究的主題。
　　本文所研究的主要內(nèi)容為證件照的人臉識(shí)別，具有一定的約束條件，主要考察表情變化、光照變化和姿態(tài)變化對(duì)人臉識(shí)別的影響。具體來(lái)講:本文分別就人臉圖像預(yù)處理階段、特征提取階段和分

2、類識(shí)別階段進(jìn)行相關(guān)研究與實(shí)驗(yàn)。
　　本文的主要工作如下:
　　1.本文針對(duì)光照不均勻的人臉圖像的光照補(bǔ)償算法進(jìn)行研究，比較了不同光照補(bǔ)償算法對(duì)人臉圖像的恢復(fù)效果，實(shí)驗(yàn)證明:基于單尺度Retinex(Single ScaleRetinex，SSR)的光照補(bǔ)償算法能夠更好地增強(qiáng)圖像的邊緣，對(duì)人臉圖像的特征提取和分類識(shí)別是有利的。
　　2.綜合考慮特征提取方法的特性和計(jì)算復(fù)雜度，本文選取局部二值模式(LocalBinary

3、Pattern，LBP)作為人臉圖像的紋理描述符。分別采用灰度不變、旋轉(zhuǎn)不變、等價(jià)模式、旋轉(zhuǎn)不變等價(jià)模式等不同特性實(shí)現(xiàn)對(duì)LBP特征的提取，并對(duì)這些方法在識(shí)別率以及效率上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)證明，綜合識(shí)別率和識(shí)別效率來(lái)看，等價(jià)模式LBP提取的人臉特征能更準(zhǔn)確的表示人臉的特征，人臉識(shí)別率最高。
　　3.本文基于高斯過(guò)程二元分類，提出了一種分類模型GP-FC(Gaussian Processes forFace Classificati