人臉檢測和識別中若干問題研究.pdf

1、在生物特征識別技術中，人臉識別是最自然、最直接和最友好的手段。人臉檢測和識別在身份認證、電子商務、視頻監(jiān)控、人機交互等領域具有廣闊的應用前景。人臉檢測和識別已經(jīng)成為模式識別和人工智能領域中極富挑戰(zhàn)性的熱點課題之一，對人臉檢測和識別的研究具有很高的理論意義和實用價值。本文對人臉特征提取、人臉非均勻光照補償和人臉識別中的小樣本(Small Sample Size，SSS)問題等內容進行了研究，具體的研究成果主要包括： 1)對基于自適

2、應信號分解算法的人臉特征提取進行了研究。把從訓練集平均臉提取的內模函數(shù)(Intrinsic Mode Functions，IMFs)作為匹配追蹤算法(Matching Pursuit Algorithm)的基本函數(shù)庫來提取圖像的特征，并分別提出了基于經(jīng)驗模式分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)的人臉檢測算法和人臉性別分類算法。 2)對基于時頻分析技術的人臉檢測進行了研究。把訓練集平均臉的時頻分

3、析輸出結果組合成投影向量，通過計算待測圖像與各投影向量之間的內積來提取特征，并訓練分類器進行分類判決。分別提出了基于小波分解和Gabor變換的人臉檢測算法。 3)對基于小波變換的人臉非均勻光照補償進行了研究。將人臉圖像通過對數(shù)變換后，分別利用小波變換、小波包變換和多小波變換舍棄圖像的低頻分量，實現(xiàn)了對人臉非均勻光照的補償。同時提出了相應的人臉非均勻光照補償算法。 4)對利用Gabor小波變換來解決人臉識別中的小樣本問題進