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《湘潭大学》 2010年
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基于自适应变换和空域同态变换的人脸光照补偿方法研究

郑伟华  
【摘要】: 人脸检测有重要的科研和应用价值,AdaBoost是当前执行检测速度最快的算法之一。光照问题是人脸检测和人脸识别研究的主要问题之一,是限制人脸检测率和人脸识别率提高的主要原因。光照补偿方法分成两个大类:基于图像处理的方法和基于模型的方法,基于模型的方法因计算复杂和限制条件较多应用并不广泛,基于图像处理的方法因计算简单速度快得到广泛应用。基于图像处理的方法在人脸检测中表现优秀的GIC、HE和HS等方法都存在一些问题,GIC需要先指定参照光照图像,HS需要指定直方图形状,HE容易受图像背景影响,而对数、指数和伽玛校正等方法光照处理能力不够强,对数变换只能补偿过暗偏光图像,指数变换只能补偿过亮图像,伽玛校正无法独立补偿图像光照。本文采用自适应变换技术和空域同态技术进现有常见方法进行改进,使基于图像处理的光照补偿方法的整体性能得到提高,提高了人脸检测率。 光照问题非常复杂,所有的基于图像处理方法的光照补偿对正确曝光图像都有一定的损害,直接导制人脸检测率的降低,造成这一问题的主要原因是因为没有一个行之有效的判断光照的标准,使无需光照补偿的图像和需要光照补偿的图像一起被光照补偿方法处理了。本文定义了二个简单的图像光照标准,建立在此二个光照标准上的自适应变换技术大大改善了以上情况,自适应对数变换和自适应指数变换可以对过暗和过亮光照图像进行有效补偿,自适应伽玛校正无需参数图像或变换参数可以自动对所有有问题光照进行光照补偿,采用自适应技术的直方图均匀化也在一定程度改善了受背景影响的缺点。 另外,基于图像处理的光照补偿方法没有区分光照和反射,会把图像的反射和图像光照一起处理,造成图像的失真,本文提出了空域同态补偿技术解决这个问题,同态补偿技术可以应用到对数变换、指数变换、伽玛变换等光照补偿方法中,使被补偿后的图像细节变得更清晰。 光照问题只是人脸检测和人脸识别研究中的一个方面,所以,在最后本文采用了磁盘蔟聚技术和异步调回I/O技术来提高AdaBoost的训练速度训练了一个1000个弱分类器的级联分类器,做为支撑前面提到的光照技术的研究和应用平台。
【学位授予单位】:湘潭大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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