復(fù)雜光照下的人臉識(shí)別方法的研究

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1、碩士學(xué)位論文題目:復(fù)雜光照下的人臉識(shí)別方法的研究研究生武娜專業(yè)計(jì)算機(jī)技術(shù)指導(dǎo)教師李建軍教授完成日期2016年3月抗州電子科技大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明．原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)斤研究工作所?。崳姷玫某晒３闹屑航?jīng)注明引巧的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的作品或成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文中ｔｉｌ明確方式標(biāo)明。一申請(qǐng)學(xué)位論文與資料若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)切相關(guān)寅任。論支作者簽名；曰期；如＾ｎ＞Ｊ月？學(xué)位論文使用授權(quán)說(shuō)明；本人完全了解抗州電子科技大學(xué)關(guān)于

2、保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即研究生在校攻。讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬杭州電子科技大學(xué)本人保證畢業(yè)離校后，發(fā)表論文或使用論文工作成果時(shí)署名單位仍然為杭州電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)，印件，化許查閱和借閱論丈可從允許采用影印、；學(xué)?？晒颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容縮印或其它復(fù)制手段保存論文。（保密論文在解密后遵守此規(guī)定）論文作者簽名：日期；＞０（＾年＾月日＾指導(dǎo)教師簽名：日期；７Ｃ／／年＾月日＾杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文復(fù)雜光照下的人臉識(shí)別方法的研究研究生：武娜指導(dǎo)教師：李建軍教授2016年3月DissertationSubmittedtoHangzho

3、uDianziUniversityfortheDegreeofMasterTheResearchoffacerecognitionunderIlluminationVariationsCandidate:naWuSupervisor:Prof.jianjunLiMarch，2016杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著防恐預(yù)警、軍事安全、金融與電子商務(wù)等領(lǐng)域的不斷發(fā)展，身份驗(yàn)證和人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在越來(lái)越多的領(lǐng)域中發(fā)揮作用。識(shí)別精度和識(shí)別效率不僅是人臉識(shí)別技術(shù)的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，也是兩個(gè)可以相互轉(zhuǎn)化的矛盾體。從科研的角度認(rèn)知，識(shí)別精度才是人臉識(shí)別的核心問(wèn)題，但識(shí)別精度的高低往往與應(yīng)用場(chǎng)景、識(shí)別對(duì)象、

4、光照、角度、背景、表情等有直接關(guān)系。一方面，經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，人臉識(shí)別算法已經(jīng)有了大幅度的提升和改進(jìn)，尤其是隨著基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法的不斷推進(jìn)，給人臉識(shí)別技術(shù)帶來(lái)了新的生機(jī)和活力。但是，另一方面，人臉庫(kù)的規(guī)模越來(lái)越大不僅給精確分類帶來(lái)麻煩，同時(shí)也會(huì)給機(jī)器學(xué)習(xí)算法帶來(lái)更重的計(jì)算負(fù)荷，而傳統(tǒng)的提高圖像質(zhì)量的算法在提高識(shí)別精度上仍然發(fā)揮重要的作用。本文重點(diǎn)對(duì)光照人臉預(yù)處理及識(shí)別算法中特征提取算法進(jìn)行了深入研究及相應(yīng)的創(chuàng)新。主要研究?jī)?nèi)容和方法包含以下幾個(gè)方面。首先，圍繞著如何更好的對(duì)光照不均的圖像進(jìn)行光照補(bǔ)償展開(kāi)了研究，針對(duì)現(xiàn)有受光照影響的人臉圖像進(jìn)行相關(guān)增強(qiáng)算法中存在的問(wèn)題，提出一

5、種基于OTSU（大津算法）多閾值分割思想的自適應(yīng)Gamma校正新算法。該算法利用OTSU分割算法將人臉光照?qǐng)D像進(jìn)行劃分，最大程度的降低了光照不均勻人臉圖像對(duì)人臉識(shí)別精度的影響，將得到的不同區(qū)間的閾值采用二叉樹(shù)進(jìn)行存儲(chǔ)，然后再基于Gamma校正算法使用迭代算法得到質(zhì)量最佳的圖像。其次，為了解決光照不均造成人臉誤判率高的問(wèn)題，提出了一種基于光照類型估計(jì)的自適應(yīng)人臉預(yù)處理方法。另外，提出了一種針對(duì)LocalBinaryPattern（LBP）局部二值模式和LocalTernaryPattern（LTP）局部三值模式的改進(jìn)算法。首先利用OTSU多閾值分割和累計(jì)直方圖相關(guān)算法對(duì)捕獲到的人臉圖像進(jìn)行類型

6、歸類。將OSTU得到的最佳閾值作為L(zhǎng)TP算子編碼中的閾值，實(shí)現(xiàn)了適用于不同類型圖像的LTP算子編碼。然后根據(jù)分類后的圖像類型來(lái)判斷是否要進(jìn)行自適應(yīng)Gamma校正處理。最后將輸入的所有類型圖像執(zhí)行DOG（DifferenceofGaussian）濾波和均衡化操作，最終輸出處理后的人臉圖像。最后，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于光照補(bǔ)償?shù)膶?shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)。首先，對(duì)系統(tǒng)采集的人臉圖像使用本文提出的人臉預(yù)處理方法進(jìn)行預(yù)處理?；谙到y(tǒng)實(shí)時(shí)性的前提下，利用膚色檢測(cè)算法對(duì)人臉區(qū)域估計(jì)，進(jìn)而利用人眼標(biāo)定來(lái)精確人臉區(qū)域位置。然后運(yùn)用本文改進(jìn)后的LTP算子對(duì)光照不敏感進(jìn)行特征提取，最后利用基于歐氏距離的最近鄰分類算法進(jìn)行分類識(shí)

7、別。相關(guān)測(cè)試實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該系統(tǒng)具有一定的實(shí)用價(jià)值。實(shí)驗(yàn)證明本文所提出的所有方法在改善光照影響、完善圖像質(zhì)量、提高識(shí)別率這幾個(gè)方面具有良好的魯棒性。關(guān)鍵詞：光照預(yù)處理、LBP算子、DOG濾波、人臉識(shí)別系統(tǒng)I杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTWiththeincreasingdevelopmentofthefieldsofanti-terroralert,militarysecurity,financea