恶劣环境下的人脸识别技术研究

论文摘要

恶劣环境下的人脸识别算法是从恶劣环境中定位人脸位置、提取人脸特征、进行人脸特征匹配的方法。本文针对银行金库视频监视的应用需求,对恶劣环境下的人脸识别算法进行了深入研究,首先介绍了恶劣环境下的人脸图像特性;然后阐述了经典的人脸识别算法原理;最后提出了恶劣环境下的人脸识别新算法。针对恶劣环境下人脸图像的光照复杂性,通过分析人脸肤色在不同光照下的变化特征,提出了一种恶劣环境下的人脸区域检测新算法。该算法首先分析图像中的高光区域在CbCr颜色子空间的色彩偏移程度,动态定义人脸区域的检测阈值,实现了基于YCbCr色彩空间的局部动态阈值人脸检测。仿真实验表明,该算法检测率高、速度快,能够满足恶劣环境复杂光照的应用条件。针对银行金库人脸特征匹配的高精度要求,提出了一种基于余弦夹角和相关系数的人脸特征匹配新算法。该算法通过分析人脸特征的聚类特性,充分利用特征矢量的方向信息,实现了基于角度空间的人脸特征匹配。仿真实验表明,该算法精度高、误判率低,适合于银行金库视频监视的高安全要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 研究现状
• 1.3 本文工作
• 第二章 人脸检测与识别技术
• 2.1 人脸区域检测方法
• 2.1.1 基于知识的人脸检测方法
• 2.1.2 基于图像的人脸检测方法
• 2.2 人脸特征提取方法
• 2.2.1 基于几何特征的特征提取方法
• 2.2.2 基于模板匹配的特征提取方法
• 2.3 人脸特征匹配方法
• 2.4 本章小结
• 第三章 恶劣光照环境下的人脸区域检测算法
• 3.1 恶劣光照环境下的人脸图像特征
• 3.2 颜色空间及肤色模型
• 3.2.1 RGB 颜色空间及肤色模型
• 3.2.2 HSV 颜色空间及其肤色模型
• 3.2.3 YCbCr 颜色空间及其肤色模型
• 3.3 一种逆光和偏色光照射环境下的人脸区域检测算法
• 3.3.1 逆光环境下的人脸区域检测
• 3.3.2 偏色光照射环境下的人脸区域检测
• 3.3.3 逆光和偏色光照射环境下的人脸区域检测
• 3.4 实验仿真及分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于角度空间的人脸特征匹配算法
• 4.1 常用的相似度测度
• 4.1.1 距离测度
• 4.1.2 相似测度
• 4.1.3 匹配测度
• 4.2 经典特征脸算法
• 4.2.1 经典特征脸算法
• 4.2.2 特征脸的形成
• 4.3 一种基于余弦夹角和相关系数的人脸特征匹配算法
• 4.3.1 基于余弦夹角和相关系数的C 均值聚类法
• 4.3.2 基于余弦夹角和相关系数的人脸特征匹配算法
• 4.4 实验仿真及分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 课题总结
• 5.2 课题展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在攻读硕士学位期间撰写的学术论文