人臉識別算法的改進.pdf

1、人臉識別是一項極具發(fā)展?jié)摿Φ纳锾卣髯R別技術(shù),研究人臉識別技術(shù)具有十分重要的理論和應(yīng)用價值。識別系統(tǒng)采集的原始人臉圖像通常以網(wǎng)格像素的灰度值集表示,孤立的像素灰度集合不能直接反映人臉的內(nèi)蘊特征。二維Gabor小波變換能夠?qū)⑾噜弲^(qū)域的像素聯(lián)系起來,從不同的頻率尺度和方向反映局部范圍內(nèi)圖像像素灰度值的變化。本文深入研究了利用二維Gabor小波變換進行人臉識別的理論方法和技術(shù),主要內(nèi)容如下： (1)研究了人臉圖像的預(yù)處理。人臉圖像的預(yù)

2、處理就是將由圖像采集設(shè)備采集到的人臉圖像調(diào)整成規(guī)范化的圖像,主要包括三個環(huán)節(jié)：人臉圖像的光照補償、人眼檢測和定位、幾何規(guī)范化和灰度規(guī)范化。論文重點研究了采用改進的廣義對稱變換算法進行人眼的檢測和定位。 (2)研究了二維Gabor小波變換。二維Gabor小波變換是通過計算一組二維Gabor濾波器與圖像上給定位置附近區(qū)域像素灰度值的卷積來實現(xiàn)的,接著研究了二維Gabor濾波器參數(shù)的選擇及其意義。 (3)改進了經(jīng)典的彈性束圖匹

3、配算法。經(jīng)典的彈性束圖匹配算法首先將人臉圖像與某一預(yù)定義人臉束圖進行匹配以得到各特征點的粗略初始位置,再通過彈性微調(diào)以確定各特征點的位置,最后計算特征點位置的二維Gabor小波變換系數(shù)并進行人臉的分類識別,經(jīng)典彈性束圖匹配算法的計算量較大。本文對特征點進行了適當?shù)娜∩岷图訖?quán)值,并通過對大量訓(xùn)練集的人臉標號圖網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的聚類得到7個有代表性的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)組成人臉束圖的模板束。在進行匹配時,將彈性束圖匹配算法與改進的廣義對稱變換算法相結(jié)合,首先,