光照影響下的人臉識(shí)別研究.pdf

1、身份識(shí)別存在于社會(huì)的各個(gè)方面,當(dāng)今社會(huì)使用的身份識(shí)別方式主要是IC卡、密鑰等,這些方式存在易丟失、易損壞等固有缺點(diǎn)。在這種情況下,生物識(shí)別登上了身份識(shí)別的舞臺(tái)。人臉識(shí)別是生物識(shí)別的一種,它具有被動(dòng)性和友好性等優(yōu)點(diǎn),這使得其成為身份識(shí)別研究的熱點(diǎn)。人臉識(shí)別中存在光照、表情、年齡等問題,其中,以光照的影響最為突出。有實(shí)驗(yàn)表明,光照對(duì)人臉識(shí)別的影響大于不同人臉間相似度對(duì)人臉識(shí)別的影響。本文就光照問題在人臉識(shí)別中的影響進(jìn)行研究,主要研究了基于頻

2、率和能量的去除光照的方法?；陬l率的去除光照的方法主要研究了小波分析的方法；基于能量的方法主要研究了變分法、PCA(主成分分析,principal component analysis)、SVD(奇異值分解,singularvalue decomposition)三種方法。
　　 利用小波分析方法在去除人臉光照時(shí),小波層數(shù)和小波基的選取只能憑借經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行。針對(duì)這個(gè)問題,本文提出了一種建立在灰度基礎(chǔ)上的方法來選取小波層數(shù)和小波基。小

3、波分解層數(shù)的選取根據(jù)不同分解層數(shù)的人臉特征圖的灰度的變化曲線,選擇二階導(dǎo)數(shù)最大的分解層數(shù)。小波基的選取是在各小波基分解層數(shù)確定的基礎(chǔ)上,選取各種小波基處理得到的人臉特征圖集合中,人臉特征圖灰度與人臉特征圖集合的灰度均值的距離最小的小波基作為去除光照的最佳小波基。
　　 變分法是基于光照占據(jù)圖像中絕大多數(shù)能量的基礎(chǔ)上建立起來的一種去除光照的最優(yōu)模型。其優(yōu)點(diǎn)是對(duì)測試圖像有自適應(yīng)性,但這種方法估計(jì)的光照?qǐng)D含有人臉特征(高頻成分),為了

4、去除光照?qǐng)D中的人臉特征,本文在變分法得到的光照?qǐng)D的基礎(chǔ)上,通過增加低通濾波器,取得了很好的識(shí)別效果。
　　 PCA(主成分分析)和SVD(奇異值分解)基本原理都是在光照占據(jù)了圖像的絕大多數(shù)能量的基礎(chǔ)上,建立一個(gè)光照空間來對(duì)光照進(jìn)行去除。PCA建立在協(xié)方差矩陣的基礎(chǔ)之上,協(xié)方差矩陣雖然在識(shí)別中可以取得很好的效果,但直接用于去除光照是不合理的。它不符合光照占據(jù)圖像中絕大多數(shù)能量的理論基礎(chǔ)。同時(shí),直接利用PCA進(jìn)行光照估計(jì)的另外一個(gè)缺