基于變換域的紅外人臉溫度歸一化研究.pdf

1、人臉識別是計算機視覺和生物特征識別領(lǐng)域的研究熱點。人臉識別受到光照和表情變化的影響較為嚴(yán)重，研究人員為了克服這些問題，提出將紅外人臉圖像用于識別。紅外人臉的最大優(yōu)點是不依賴于光照，這使得紅外人臉識別能夠彌補可見光人臉識別中的一些缺陷和不足。但是，紅外人臉識別仍有其局限性，類似于可見光人臉識別受光照條件變化的影響，紅外人臉識別受環(huán)境溫度變化的影響。為了減小環(huán)境溫度變化對紅外人臉識別的影響，提高紅外人臉識別系統(tǒng)的性能，本文借鑒了人臉光照歸一

2、化的處理方法研究了紅外人臉的溫度歸一化，從變換域的角度提出了兩種溫度歸一化方法:
　　(1)基于傅里葉變換域紅外人臉圖像的溫度歸一化方法，通過找出紅外人臉圖像中受環(huán)境溫度變化影響大的特征點，替換掉這些特征點，來實現(xiàn)測試紅外人臉圖像的溫度歸一化。最后從歸一化后的測試紅外人臉圖像中提取特征用于識別。實驗表明，這種溫度歸一化方法能夠有效提高紅外人臉識別系統(tǒng)的性能。
　　(2)基于雙樹復(fù)小波變換域紅外人臉的溫度歸一化方法，通過舍棄受

3、環(huán)境溫度變化影響大的那些低、高頻成分，來獲取穩(wěn)定的人臉特征用于識別。首先將不同環(huán)境溫度下采集到的紅外人臉圖像變換到雙樹復(fù)小波域，其次根據(jù)紅外人臉圖像低、高頻成分的統(tǒng)計特性，試圖找出對環(huán)境溫度變化表現(xiàn)出敏感的低頻或者是高頻成分，并將這些部分的低、高頻雙樹復(fù)小波變換系數(shù)置零，接著利用處理后得到的低、高頻系數(shù)重構(gòu)出紅外人臉圖像，實現(xiàn)測試樣本的溫度歸一化。最后我們用實驗證實了本方法的有可行性、魯棒性，而且對本部分的研究還得出兩個重要結(jié)論:紅外人