可變光照下人臉檢測(cè)與識(shí)別算法研究.pdf

1、人臉檢測(cè)與人臉識(shí)別是模式識(shí)別與機(jī)器視覺領(lǐng)域的重要研究課題。由于具有操作隱蔽、直接友好、易于被用戶接受、對(duì)硬件要求低等優(yōu)點(diǎn)，人臉識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用在身份驗(yàn)證、視頻監(jiān)控、刑偵中的身份識(shí)別和家庭娛樂等領(lǐng)域。在用戶配合的可控條件下，人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)已基本能夠滿足用戶的需求;然而，在不可控條件下，比如可變光照、多姿態(tài)、遮擋、表情變化等，人臉檢測(cè)與識(shí)別性能有明顯的下降。只有解決了這些問題，人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)才能真正走向?qū)嵱谩?br>　　 本文針

2、對(duì)可變光照下的人臉檢測(cè)與識(shí)別問題進(jìn)行了研究。主要針對(duì)Adaboost人臉檢測(cè)中的誤檢測(cè)、人臉識(shí)別中的特征提取、光照對(duì)人臉檢測(cè)與識(shí)別的影響等問題進(jìn)行了研究。論文的主要工作概括如下:
　　 (1)為了降低Adaboost算法引入的高誤檢率，本文給出了一種結(jié)合膚色驗(yàn)證的Adaboost人臉檢測(cè)算法。首先利用Adaboost算法對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)，得到人臉候選區(qū)域，然后利用區(qū)域膚色模型對(duì)候選人臉區(qū)域進(jìn)行膚色檢測(cè)，如果膚色所占比例超過某一閡值

3、，認(rèn)定此候選區(qū)域?yàn)槿四?，進(jìn)行標(biāo)記;否則，認(rèn)定為非人臉。實(shí)驗(yàn)表明本文算法較好的解決了Adaboost算法的誤檢測(cè)問題。
　　 (2)針對(duì)膚色檢測(cè)易受光照變化影響的問題，本文在研究“參考白”光照補(bǔ)償算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合直方圖均衡，提出了一種改進(jìn)的“參考白”算法。實(shí)驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)的“參考白”算法相比，本文算法的處理效果更好，更加利于膚色檢測(cè)。
　　 (3)提出了一種加權(quán)PCA與加權(quán)NLDA相結(jié)合的人臉特征提取算法:WPCA+WN

4、LDA。為PCA算法設(shè)計(jì)一個(gè)加權(quán)矩陣，適當(dāng)削弱對(duì)光照變化敏感的主成分;為NLDA算法設(shè)計(jì)一個(gè)加權(quán)矩陣，對(duì)分類性強(qiáng)的投影方向賦予較大的權(quán)值。實(shí)驗(yàn)表明，與基于PCA的特征臉法和基于LDA的NLDA算法相比，本文算法的識(shí)別率更高。
　　 (4)自商圖像法是一種基于光照不變特征的光照處理算法，常用于人臉識(shí)別中，然而當(dāng)圖像中存在特殊亮區(qū)或特殊暗區(qū)時(shí)，自商圖像法的處理效果并不理想。針對(duì)這一問題，本文對(duì)自商圖像法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種單亮區(qū)單