多源人臉圖像的融合識別研究.pdf

1、多源人臉圖像的融合識別，就是對多種傳感器提供的人臉圖像進行融合處理，以得到更好的識別性能。它是圖像融合領(lǐng)域與人臉識別領(lǐng)域的交匯點，既是對人臉識別技術(shù)的發(fā)展，也是對圖像融合技術(shù)的應用、驗證和提高。它既不會影響人臉識別的原有優(yōu)勢，叉能在各種復雜背景情況下，融合多種傳感器提供的有用信息，提高識別的精度和魯棒性。因此，這是一個很有前景的研究課題。但是，這一新的領(lǐng)域目前還只是剛剛起步，有許多問題急需解決。因此迫切需要開展廣泛深入的基礎(chǔ)理論和技術(shù)的

2、研究工作。 本文主要針對多源人臉圖像在各個層次(像素級、特征級和決策級)的融合識別進行了深入、系統(tǒng)的研究。本文的研究涉及到紅外人臉的識別算法、基于像素級的融合識別算法、基于特征級的融合識別算法、基于決策級的融合識別算法以及融合識別評價體系。 本文的主要研究成果如下：1.對紅外人臉圖像作了一定的研究，并針對紅外人臉的特性，提出了兩種適合紅外人臉的識別算法：一種是基于區(qū)域特征元補償?shù)淖R別算法，一種是基于Log-Gabor小波

3、的識別算法。前者主要針對消除眼鏡的干擾，算法簡單有效。后者不單可以處理眼鏡的干擾，即便在聯(lián)合干擾條件下，仍能保持良好的識別性能。研究證明，Log-Gabor小波是一種非常理想的紅外人臉特征提取方法。對紅外人臉的研究為后續(xù)的融合識別研究奠定了基礎(chǔ)。 2.對像素級的多源人臉融合識別進行了研究，提出了一種基于不可分離小波框架變換的融合識別算法。該算法充分吸收了像素級圖像融合的技術(shù)，通過不可分離小波框架變換得到一張有效地綜合了不同圖像源

4、信息的融合人臉圖，然后在此基礎(chǔ)上提取人臉的獨立成分進行分類識別，從而有效地提高了人臉識別的性能。 3.對特征級的多源人臉融合識別進行了研究，提出了一種基于遺傳算法的融合識別算法。算法首先采用Log-Gabor小波和獨立成分分析分別為不同傳感器得到的人臉圖像提取獨立Log-Gabor特征，然后用遺傳算法進行特征級融合。研究表明，對于包含豐富邊緣細節(jié)信息的紅外人臉，Log-Gabor小波是一種非常理想的特征提取方法。獨立Log-Ga

5、bor特征對于人臉識別的有效性同樣也適用于可見光人臉。遺傳算法被證明是一種很好的特征級融合算法，具有運算簡單、收斂速度快、全局尋優(yōu)等優(yōu)點。基于遺傳算法的融合識別算法取得了令人滿意的識別效果。 4.對決策級的多源人臉融合識別進行了研究，提出了一種基于模糊積分的融合識別算法。算法主要解決了子決策的識別匹配度獲取和有效決策融合問題?；谀：e分的融合識別算法，綜合考慮了客觀證據(jù)(識別匹配度)和信任程度，將主客觀之間的信息進行最佳的匹配