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文檔簡介
1、人臉識別是在圖像分析領域中最成功的應用之一,隨著近幾十年人們對該領域的不斷探索研究,已經(jīng)有了重大的突破,但是隨著信息科學技術的不斷的發(fā)展,社會的不斷進步,人臉識別也遇到了更大的挑戰(zhàn)。當前影響人臉識別系統(tǒng)性能的因素有很多,其中光照問題是阻礙人臉識別技術應用的一個瓶頸。本文就光照問題在人臉識別中的影響進行了研究與分析,具體研究內容如下:
首先,對圖形處理技術方向中的線性濾波、中值濾波等技術進行了分析。線性濾波、中值濾波有較好的去除
2、圖像噪聲的效果,但是改善光照影響,如高光等,效果一般。針對這個問題,提出了一種基于圖像降噪的光照預處理方法。該方法以圖像十字中心線為基礎,向四周平均圖像的灰度。通過這種替換方法,使得鄰域中遠離中心點O的像素灰度值趨近于中部某元素的灰度值,進而達到消除噪聲的目的。
其次,結合2DPCA特征提取算法,在ORL、Yale數(shù)據(jù)庫上進行實驗。其中在Yale數(shù)據(jù)庫實驗中,當訓練和測試樣本為5時,系統(tǒng)識別率達到100%,比在未經(jīng)過預處理情況
3、下的識別率提高了10個百分點。此外,將算法分別與PCA、Fisherfaces、2DLDA等特征提取方法相結合,并對其效果進行了驗證。
最后,對比分析了現(xiàn)有預處理算法中的直方圖均衡化、線性濾波、中值濾波、Gamma灰度校正、自商圖像等技術。結合2DPCA特征提取技術,將這幾種常見的光照預處理方法和基于圖像降噪的預處理方法進行了比較實驗。
通過分析研究,可以得知基于圖像降噪的預處理方法對人臉識別中光照影響和姿態(tài)變化的魯
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