基于图像融合的人脸识别研究

论文摘要

人脸识别是模式识别领域中一个困难又具有实用价值和广阔应用前景的研究领域。目前大多数人脸识别系统使用可见光图像进行人脸识别,其识别性能容易受到光照变化的影响。在户外、昏暗光照以及非均匀照明条件下,其正确识别率会大大降低。同时基于可见光光谱的人脸识别对于伪装脸的识别也有困难。而利用红外人脸图像进行人脸识别可以克服现有识别系统易受光照变化影响的缺点。但是,由于红外线不能穿透玻璃,如果待识别对象戴有眼镜,在红外图像中眼镜将呈现出墨镜的效果,使对人脸识别起重要作用的眼部信息全部丢失,而这些特征都是对识别有用的重要特征,将严重影响人脸识别性能。本文研究如何利用可见光和红外图像融合技术来提高人脸识别系统的整体识别性能。本文提出了一种基于小波变换的像素级图像融合方法,该方法对小波变换后的可见光和红外人脸图像采用了一种新的融合规则,对低频部分图像采用加权平均和图像锐化相结合的融合方法,对高频部分图像采用了双阈值融合处理,保留原始图像中的主要信息,滤除其中的噪声及对人脸识别贡献很小的细节信息。为了评估所提出的融合算法,本文对可见光、红外以及融合图像的人脸识别性能做了比较分析,使用四种客观融合图像评价指标和人脸识别率对所提出的融合算法进行了评价。实验结果表明本文提出的融合算法的性能优于传统的基于小波变换的融合方法。其次,本文对基于决策融合的人脸识别方法进行了研究,将有关可见光和红外图像识别的先验知识应用在决策融合过程中。实验结果证明该决策融合方法的人脸识别性能优于单独的可见光和红外图像人脸识别方法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 人脸识别研究意义
• 1.2 人脸识别的技术与研究内容
• 1.2.1 人脸自动识别系统
• 1.2.2 人脸特征提取与识别主要方法
• 1.3 多光谱人脸识别技术分析
• 1.4 本文的主要工作及内容安排
• 第2章 图像融合方法及图像融合质量的评价方法
• 2.1 图像融合方法
• 2.2 图像融合质量的评价方法
• 2.2.1 图像的主观评价
• 2.2.2 图像的客观评价
• 2.3 小结
• 第3章 基于可见光和红外人脸图像的融合
• 3.1 引言
• 3.2 基于小波变换的图像融合方法
• 3.2.1 基于小波分解的像素级图像融合方法的基本思想
• 3.2.2 基于小波变换的图像分解方法
• 3.3 图像融合方法的选择
• 3.3.1 低频部分融合方法的选择
• 3.3.2 高频部分融合方法的选择
• 3.4 可见光和红外人脸图像融合实验
• 3.4.1 人脸图像数据
• 3.4.2 图像预处理
• 3.4.3 可见光和红外人脸图像融合实验及识别评价
• 3.5 小结
• 第4章 基于融合的人脸识别
• 4.1 引言
• 4.2 决策级图像融合
• 4.3 可见光和红外人脸识别的决策级融合
• 4.3.1 决策理论框架下的识别
• 4.3.2 可见光和红外人脸识别的决策级融合实验
• 4.4 小结
• 第5章 总结与展望
• 参考文献
• 附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录
• 致谢