【摘 要】
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人脸识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向,有着无接触性、信息采集成本低、自动化程度高等优势,在越来越多的实际场景中都得到了应用。目前为止对于限制场景下的人脸识别技术已经较为成熟,但是对于非限制场景下的人脸识别仍然是一项挑战。其中,复杂的光照条件使得人脸图像出现大范围阴影,图像质量变差;图像中的人脸存在平面旋转、位置偏移、小幅度姿态变化引起识别精度降低;如何全面地利用人脸图像的信息将多种特征进
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人脸识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向,有着无接触性、信息采集成本低、自动化程度高等优势,在越来越多的实际场景中都得到了应用。目前为止对于限制场景下的人脸识别技术已经较为成熟,但是对于非限制场景下的人脸识别仍然是一项挑战。其中,复杂的光照条件使得人脸图像出现大范围阴影,图像质量变差;图像中的人脸存在平面旋转、位置偏移、小幅度姿态变化引起识别精度降低;如何全面地利用人脸图像的信息将多种特征进行结合。上述三个问题会影响人脸识别系统的性能,所以在充分研究了对应问题主流解决方案的基础上,分别提出了改进方案,本文的主要内容和创新点包括以下几个方面:1、基于面部硬阴影边缘消除的光照预处理算法。基于Lambertian模型的光照预处理算法的韦伯脸、Retinex方法建立在“局部光照变化缓慢”的假设前提下,非均匀光照使人脸产生阴影块,阴影块的边缘处光照变化剧烈,会在处理结果中产生明显的响应,影响后续基于边缘信息的眼部定位。针对这一问题,本文提出了一种硬阴影边缘检测和消除的预处理算法,通过LTV分解得到人脸图像的大尺度分量,定义一种H算子用于检测硬阴影边缘,最后使用迭代的高斯模糊算法使硬阴影边缘平滑过渡,再结合韦伯脸和Retinex方法,通过实验说明了本文方法较原始算法得到改进。2、基于面部特征点提取的人脸位置对齐。图像中人脸的平面旋转、位置偏移以及小角度的姿态偏转都将对人脸识别产生影响,为了将图像中的人脸对齐到中心位置,本文提出了一套自动人脸对齐的方案。提出多角度的梯度积分投影法完成人脸的平面旋转矫正,之后对梯度积分投影曲线使用EM方法拟合完成对人脸的面部区域划分,然后基于边缘信息完成对眼部区域、嘴部区域的特征点定位,最后通过标准对齐的人脸模板,利用单应变换将非对齐人脸矫正到对齐位置。在多个数据集验证了本文算法对非对齐人脸的识别率有提升效果。3、基于全局和局部特征加权融合的人脸识别。为了充分利用人脸图像的信息,将多种人脸特征结合取长补短,使融合特征的人脸识别系统比单一特征识别精度更高,本文提出了一种线性加权的全局特征和局部特征相结合的方法,将人脸图像的2DPCA特征和LBP特征结合,设计了联合判别法和直接判别法,分别讨论了二者的优劣和适用场景,并通过实验说明了融合特征方法的有效性。
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