基于分類性能的人臉圖像質(zhì)量評價方法研究.pdf

1、現(xiàn)代社會的日益進步和信息技術(shù)的高速發(fā)展，使得人臉識別技術(shù)越來越廣泛的在社會的各個領(lǐng)域中用于確認(rèn)人員的身份。但是只有在圖像質(zhì)量較好的情況下，才能較好的發(fā)揮人臉識別算法的性能，因此如何從圖像獲取得的源頭上來獲取高質(zhì)量的人臉圖像，從而更好地提升人臉識別的效果成為當(dāng)前研究的熱點。圖像客觀的質(zhì)量評價主要是通過設(shè)計合理的算法使計算機能夠正確的評價圖像質(zhì)量，為圖像處理系統(tǒng)的性能評估提供依據(jù)。依靠人眼視覺感受進行評價已經(jīng)成為當(dāng)前大部分圖像質(zhì)量評價方法的

2、標(biāo)準(zhǔn)操作方法。然而，具有良好視覺感受的圖像，并不一定是模式識別中最優(yōu)的圖像。因此，本文從人臉識別系統(tǒng)的分類性能角度出發(fā)進行評價人臉圖像質(zhì)量，提出了一種新的人臉圖像質(zhì)量評價方法，具體方法如下：
　　1)根據(jù)人臉識別算法的識別性能，提出一種新的基于分類性能的人臉圖像質(zhì)量評價方法。該方法首先模擬多種人臉圖像退化模型，討論不同降質(zhì)類型、降質(zhì)程度的人臉圖像對人臉識別算法的影響，并根據(jù)人臉識別系統(tǒng)分類的正確率給出降質(zhì)圖像的質(zhì)量評分。與傳統(tǒng)的圖

3、像質(zhì)量評價方法得出的分?jǐn)?shù)相比，該分?jǐn)?shù)能更客觀的反映出降質(zhì)圖像對識別算法的影響。根據(jù)所提出的人臉圖像質(zhì)量評價系統(tǒng)，以現(xiàn)有CMU大學(xué)的PIE數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，構(gòu)建含有多種降質(zhì)類型的人臉圖像質(zhì)量評價數(shù)據(jù)庫。并在此數(shù)據(jù)庫上驗證了傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價方法的性能，選出性能較優(yōu)的DIIVINE方法性能作為新算法改進的基礎(chǔ)。
　　2)按照基于分類性能的人臉圖像質(zhì)量評價準(zhǔn)則，在DIIVINE方法特征提取的基礎(chǔ)上，為了提升人臉圖像質(zhì)量評價的分類性能，通過加