基于多光譜圖像融合的人臉識(shí)別方法研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)在身份認(rèn)證、安全監(jiān)測(cè)、智能人機(jī)交互等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。目前大多數(shù)人臉識(shí)別系統(tǒng)使用可見(jiàn)光圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，其識(shí)別性能容易受到光照變化的影響，在戶外、昏暗光照以及非均勻照明條件下，其正確識(shí)別率會(huì)大大降低。同時(shí)基于可見(jiàn)光光譜的人臉識(shí)別對(duì)于偽裝臉的識(shí)別也有困難。而利用熱紅外人臉圖像進(jìn)行人臉識(shí)別可以克服現(xiàn)有識(shí)別系統(tǒng)易受光照變化影響的缺點(diǎn)。但是，由于熱紅外線不能穿透玻璃，如果待識(shí)別對(duì)象戴有眼鏡，在熱紅外圖像中眼鏡將呈現(xiàn)出墨鏡的效果，使對(duì)

2、人臉識(shí)別起重要作用的眼部信息全部丟失，而這些特征都是對(duì)識(shí)別有用的重要特征，將嚴(yán)重影響人臉識(shí)別性能。本文研究如何利用可見(jiàn)光和熱紅外圖像融合技術(shù)來(lái)提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的整體識(shí)別性能。 本文提出了一種基于小波變換的像素級(jí)圖像融合方法，該方法對(duì)小波變換后的可見(jiàn)光和熱紅外人臉圖像采用了一種新的融合規(guī)則，對(duì)低頻子帶圖像采用加權(quán)平均和圖像銳化相結(jié)合的融合方法；對(duì)高頻子帶圖像采用了雙閾值融合處理，保留原始圖像中的主要信息，濾除其中的噪聲和對(duì)人臉識(shí)別

3、貢獻(xiàn)極小的細(xì)節(jié)信息。為了評(píng)估所提出的融合算法，本文對(duì)可見(jiàn)光、熱紅外以及融合圖像的人臉識(shí)別性能做了比較分析，使用四種客觀融合圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)和人臉識(shí)別率對(duì)所提出的融合算法進(jìn)行了評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的融合算法的性能優(yōu)于平均融合算法、基于拉普拉斯塔型分解的融合算法和基于局部能量信息的小波融合算法。 本文對(duì)基于決策融合的人臉識(shí)別方法進(jìn)行了研究，將有關(guān)可見(jiàn)光和紅外圖像識(shí)別的先驗(yàn)知識(shí)應(yīng)用在決策融合過(guò)程中。首先將測(cè)試圖像與可見(jiàn)光圖庫(kù)和紅外圖