可变光照和不同姿态下人脸识别技术研究

论文摘要

20世纪90年代以来,人脸识别技术发展迅速,其中非控制条件和非配合条件下的人脸识别是一个极具挑战性的课题,人脸图像的光照和姿态变化导致识别率急剧下降,这两方面的研究已成为人脸识别领域的难点和热点。在查阅大量资料基础上,对识别方法进行比较分析,重点对光照和姿态变化的影响进行研究,提出了一种新的处理方法。对光照变化分为光照强度和光照角度的处理:用灰度归一化预处理降低对光照强度的敏感度;用5个基本点光源近似表示人脸识别应用中的光照条件,估计输入图像最近似的光照条件,据此提出了“最近光照比图像”的概念,重构标准光照图像,降低光照角度的影响。针对姿态变化,将训练集里的图像进行姿态判断,化分为不同姿态子集分别进行训练,构造不同姿态的特征子空间,并提出“姿态权重”的概念和计算方法,设计了一个加权的最小距离分类器,分配不同姿态权重计算综合距离,完成分类。在理论基础上,实现了一个人脸识别系统,进行综合实验,应用常用指标进行评价。结果表明,本文方法在光照强度、角度和姿态角度变化比较大,变化方式比较多的情况下,显著提高识别率,且训练速度快,识别速度高,需要样本数量较少,对人脸图像的约束较少。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 课题来源
• 1.3 本文的主要工作
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 人脸识别技术概述
• 2.1 人脸识别主要研究范围
• 2.2 人脸识别系统构成
• 2.3 人脸识别系统产品
• 2.4 人脸识别方法
• 2.4.1 特征脸方法
• 2.4.2 隐马尔可夫模型方法
• 2.4.3 基于神经网络的方法
• 2.4.4 弹性图匹配的方法
• 2.4.5 其他人脸识别方法
• 2.5 本章小结
• 第三章 变化光照条件下的人脸识别
• 3.1 光照变化对人脸识别的影响
• 3.2 针对光照变化国内外的研究现状
• 3.3 消除光照强度变化的影响
• 3.4 消除光照角度变化的影响
• 3.4.1 基本成像原理
• 3.4.2 人脸光照空间分析
• 3.4.3 光照估计和标准光照图像的重构
• 3.5 光照估计和图像重构仿真实验
• 3.5.1 实验一.光照估计
• 3.5.2 实验二.图像重构
• 3.6 本章小结
• 第四章 消除姿态变化影响的人脸识别
• 4.1 姿态变化对人脸识别的影响
• 4.2 姿态变化方式和现有的估计方法
• 4.3 姿态问题的研究现状
• 4.4 消除姿态变化的影响
• 4.4.1 姿态估计
• 4.4.2 分类器设计
• 4.5 姿态变化下的人脸识别实验
• 4.5.1 实验一.姿态影响
• 4.5.2 实验二.姿态处理
• 4.6 本章小结
• 第五章 系统实现与实验分析
• 5.1 常用人脸数据库
• 5.2 性能评测
• 5.3 综合实验
• 5.4 本章小结
• 第六章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 在读期间的研究成果