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《华南理工大学》 2011年
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光照变化条件下人脸识别技术研究

刘晓山  
【摘要】:自动人脸识别(AFR)是生物识别领域的研究热点,它涉及到图像处理、模式识别、机器学习和计算机视觉等多个学科的研究内容。人脸识别技术因其具有良好的非接触、非打扰的优势在身份鉴定、门禁系统、监控、法律实施和人机交互等方面有着广泛的应用前景。经过多年的发展,研究者已经提出了很多性能卓越的人脸识别算法,也出现了一些成功的商用系统。但是当人脸图像出现光照、姿态、表情、年龄的变化、遮挡问题或少样本问题的时候,识别率会急剧下降,特别是光照的变化对识别率的影响最大。设计出对光照变化具有高识别率和高鲁棒性的人脸识别算法是人脸识别领域中的一个难点和热点。 本论文针对人脸识别技术中的光照变化问题进行了研究,重点研究在光照变化情况下的人脸特征提取方法。论文的主要研究工作包括以下几个方面: 1.提出了基于Wavelet多尺度LBP/LTP人脸特征提取算法。局部二值模式(LBP)算子具有良好的灰度不变性、旋转不变性和尺度不变性,能够适应人脸图像光照的变化。局部三值模式(LTP)算子在LBP基础上发展而来,在保持了LBP优良的性质之外,还具有抗噪性能,能够更加精细的表达图像的纹理特征。本文利用Wavelet多分辨分析的思想构建了一个人脸图像的塔式结构,在不改变LBP/LTP算子的前提下可以使提取出的人脸特征不仅包含了局部信息,还包含了人脸图像的全局信息,提高了人脸特征的分辨能力。 2.对双树复小波变换(DTCWT)的各子带系数在人脸识别中的重要性进行了研究,同时还研究了DTCWT高频系数的分布情况,并根据分布情况提出了基于系数分割方法的DTCWT边缘增强人脸识别算法。双树复小波变换(DTCWT)具有多分辨和多方向能力,通过提取6个方向的高频系数作为人脸的特征可以去除部分的光照影响。而且DTCWT可以采用传统的离散小波来实现,结构简单,运算速度快,同Gabor变换相比具有明显的优势。本文提出的DTCWT边缘增强算法能够很好地增强人脸图像的边缘信息,提高了人脸的分类能力。 3.在辐照度模型的基础上提出了基于DTCWT的光照不变特征提取方法。辐照度模型是朗伯光照模型的泛化。它没有将光照的影响进行精细的划分,因而分析简单,常常被研究者用于二维人脸识别技术中来处理人脸图像的光照问题。辐照度模型存在一个通用的假设:人脸图像中受光照影响的部分属于图像的低频;而表现图像的纹理特征的部分属于图像的高频部分。本文就是基于这一假设,使用阈值收缩去噪的思想来获得光照不变的纹理特征。实验结果表明该方法提取出的光照不变特征能够滤除大部分的光照影响。 4.提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的人脸光照不变特征提取方法。NSCT具有多分辨、多方向和各向异性的优点,具有更强的图像纹理表达能力,提取出的光照不变特征带有更多的信息量,图像的熵更高。本文还结合全变差(TV)模型提出了一种NSCT特征和TV特征融合的人脸识别算法,将算法的识别能力进一步提升。最后从朗伯光照模型出发,从理论上解释了基于DTCWT方法和NSCT方法只能处理部分光照的影响的原因。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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