基于分数阶傅里叶变换的人脸识别的研究

发布时间：2021-01-18 04:18

　　人脸识别由于所需设备比较简单、安全性高、隐蔽操作性强等优势,目前已成为生物特征识别最受欢迎的方向之一。近几十年在国内外诸多研究者的努力下,大量的人脸识别算法被提出,为人脸识别的发展积累了丰富的理论基础。然而,在实际应用场合中,人脸识别仍面临很多问题,主要表现为:姿态变化、光照变化和遮挡等问题,导致人脸识别只能在特定场合和理想条件下才能使用。分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,Fr FT）作为当下流行的时频分析工具,不仅能够提取出强有力的人脸特征,而且相比于其他时频分析工具,Fr FT更加灵活。因此,利用Fr FT进行特征提取为人脸识别提供了新的方向。首先,本文详细介绍了Fr FT的定义、性质和常用的两种离散算法。其次,针对人脸图像过亮或者过暗的情况对识别的影响,介绍了两种常用的光照预处理方法。最后,对第三章和第四章算法中用到的降维方法以及分类方法进行了概述。针对局部二值模式只能提取人脸图像中的局部结构信息,丢失了人脸的全局特征这一缺陷,首先,提出了利用多尺度局部二值模式来编码Fr FT图像进行人脸识别。通过选取不同尺度的LBP算子,就可以提取到人... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1分数阶傅里叶变换其中，(t,ω)平面旋转α角度变换到(u,v)平面

哈尔滨工业大学理学硕士学位论文-12-()()()()expcotcsccot,,,xxxxxxxxAixxuunHxunxunφφπφφφφπδφπδφπ+≠==+=+222221cotcotxAjφαβπ=1112,p,p12为FrFT的变换阶次。/xφ=pπ2为FrFT的变换角度。核函数(),pHxu1和(),pHyv2具有相同的形式。当p=p=120时，即为原始信号，当p=p=121时，二维FrFT即为二维傅里叶变换。二维FrFT经常用到的性质如下：(1)线性性质：121212,121,2,()ppppppFcf+cg=cFf+cFg;(2)旋转相加性：12341324p,pp,ppp,ppFFF++=;(3)酉性：1212121*,.,(,)(,)(,)ppppppFfxyFfxyFfxy==;(4)时间反转：1212,,[(,)]()[(,)](,)ppppFfxyu=Ffxyuv;(5)帕塞瓦尔能量守恒：()()()()**,,fx,ygx,ydxdyFu,vGu,vdudvαβαβ+∞+∞+∞+∞∞∞∞∞∫∫=∫∫二维FrFT的幅度和相位的定义如下式所示：()()(),,,,Im,Re,ppppppAuv=uv+uv12121222()(()()),,,,arctanIm,/Re,ppppppφuv=uvuv121212其中，(),Im,ppuv12为图像经FrFT变换后的虚部，(),Re,ppuv12为实部。下图为以0.1为步长，变换阶次从0到1，FrFT对人脸图像提取的幅值图像和相位图像。图2-2各阶次幅值图像

哈尔滨工业大学理学硕士学位论文-13-图2-3各阶次相位图像2.2人脸识别基础理论人脸识别简要流程如图2-4所示，如何有效的提取出具有鉴别力的特征一直是研究者们研究的主要内容。为了后续算法的研究，本部分先介绍一下常用的人脸识别预处理和分类识别方法，论文所用的特征提取算法将在第三章和第四章进行详细介绍。图2-4人脸识别流程图2.2.1光照预处理人脸图像在拍照过程中，受到不同光照的影响，直接在此基础上对人脸进行特征提取，然后进行分类识别的效果不好。因此，有必要对图像进行光照预处理工作，减少光照等噪声对人脸的影响，提取出更具鲁棒性的人脸特征。下面是人脸识别中经常用到的光照预处理方法。直方图均衡化：


本文编号：2984257