复杂光照下人脸不变特征提取算法研究
发布时间：2021-04-18 21:27
人脸识别技术现在在许多重要场合已被广泛应用,也成为当前机器视觉中一个关键的组成部分。但是,现有人脸识别系统的准确率对图像质量的依赖性较大,在处理低质量无约束人脸图像时,性能会严重退化。人脸识别结果受到多种因素影响,光照就是其中一个重要的影响因素。在本文的研究中,将重点分析人脸库中针对复杂光照下的人脸进行预处理的人脸识别算法。本文研究的主要工作如下:1)研究Gamma校正、直方图均衡化以及对数变换等图像增强方法,并利用上述算法对EYale B人脸库进行图像的光照归一化。通过理论分析以及仿真实验,表明上述方法在一定程度上能够削弱光照带来的影响,然而在复杂光照下,对人脸图像进行光照归一化处理对人脸图像视觉效果的改善并不明显,可能出现平滑过度或者增强过度的效果。2)本文研究基于朗伯反射模型的增强图像的相关算法,通过实验验证算法的有效性,分析可知:利用多尺度Retinex算法处理时,图像会产生“光晕”现象。分析单尺度自商图像方法和多尺度自商图像方法削弱光照影响的原理以及各自优点。3)本文提出了基于标准差和均值的直方图均衡化与对数变换自适应融合的方法,为了解决均衡化和对数变化等传统算法的缺陷,本文...
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人脸识别的流程图
广东工业大学硕士学位论文2.2.2 局部二值模式传统的局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）算子是对局部纹理特征描述的算子，它不受图像的灰度和位置影响。传统的 LBP 算子一般被定义成 3 3大小的窗口，比较其中心像素值与相邻的八邻域像素值，如果中心像素值较大，那么该像素位置被标为 0，否则标为 1。通过这种方式，经转换， 3 3正方形窗口内 8 邻域点可变成 8 位二进制数。最后能够产生 256 种 LBP 码，经过计算之后求得窗口中心LBP 码值，该值就能够反映出该区域纹理特征。
第二章 光照预处理的理论介绍将会使用应用非常广泛的 SVM 算法来对人脸进行分类识本特征空间中找出间隔最大的超平面对数据进行分类。S依据和严谨的数学推导，具有高分类准确率、高泛化能力于 SVM 算法分类的实现是依靠特征空间中的最大间隔超在很大程度上是能够得到分类器的全局最优解。支持向示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]光照不均匀的结构光图像的条纹快速提取方法[J]. 郑红波,石豪,杜轶诚,张美玉,秦绪佳. 计算机科学. 2019(05)
[2]基于生物特征识别的身份认证及相关安全问题研究[J]. 周小军,王凌强,郭玉霞,高皑琼,谭薇. 工业仪表与自动化装置. 2018(04)
[3]模糊视频图像的小波阈值去噪算法研究[J]. 鲍金. 微电子学与计算机. 2018(08)
[4]生物识别技术在支付领域应用现状及问题研究——基于浙江省应用情况的调查[J]. 姚可. 浙江金融. 2018(06)
[5]4种成功攻击生物特征识别的手段[J]. 马文刚. 计算机与网络. 2018(06)
[6]基于多尺度Retinex的缺陷图像增强算法[J]. 孙斌,卜雄洙,王正成,高敏杰. 无损检测. 2017(06)
[7]基于高阶消失矩的二进小波滤波器的构造方法研究[J]. 张小燕,吐尔洪江·阿布都克力木. 新疆师范大学学报(自然科学版). 2017(01)
[8]人脸识别技术综述[J]. 左腾. 软件导刊. 2017(02)
[9]基于朗伯反射模型的光照估计及鲁棒人脸识别[J]. 韩袁琛,程勇. 电视技术. 2017(01)
[10]基于Haar特性的改进HOG的人脸特征提取算法[J]. 蒋政,程春玲. 计算机科学. 2017(01)
博士论文
[1]基于稀疏表示和非负矩阵分解的部分遮挡人脸识别研究[D]. 欧卫华.华中科技大学 2014
[2]基于视觉系统和特征提取的图像质量客观评价方法及应用研究[D]. 刘明娜.上海交通大学 2010
硕士论文
[1]基于小波变换图像去噪及边缘检测研究[D]. 胡志峰.东华理工大学 2018
[2]光照变化情况下人脸识别方法研究[D]. 朱晶晶.兰州理工大学 2018
[3]基于稀疏表示的Retinex图像增强算法研究[D]. 郭晓南.哈尔滨工程大学 2016
[4]基于低秩与特征脸的稀疏表示人脸识别研究[D]. 侯义福.安徽大学 2015
[5]基于面部基准点对齐的人脸识别方法研究[D]. 蔡超.华中科技大学 2013
[6]基于多特征融合的人脸识别算法研究[D]. 马光凯.哈尔滨工业大学 2012
[7]基于K近邻的分类算法研究[D]. 桑应宾.重庆大学 2009
[8]基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪研究[D]. 王立.北京邮电大学 2009
本文编号：3146198
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人脸识别的流程图
广东工业大学硕士学位论文2.2.2 局部二值模式传统的局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）算子是对局部纹理特征描述的算子，它不受图像的灰度和位置影响。传统的 LBP 算子一般被定义成 3 3大小的窗口，比较其中心像素值与相邻的八邻域像素值，如果中心像素值较大，那么该像素位置被标为 0，否则标为 1。通过这种方式，经转换， 3 3正方形窗口内 8 邻域点可变成 8 位二进制数。最后能够产生 256 种 LBP 码，经过计算之后求得窗口中心LBP 码值，该值就能够反映出该区域纹理特征。
第二章 光照预处理的理论介绍将会使用应用非常广泛的 SVM 算法来对人脸进行分类识本特征空间中找出间隔最大的超平面对数据进行分类。S依据和严谨的数学推导，具有高分类准确率、高泛化能力于 SVM 算法分类的实现是依靠特征空间中的最大间隔超在很大程度上是能够得到分类器的全局最优解。支持向示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]光照不均匀的结构光图像的条纹快速提取方法[J]. 郑红波,石豪,杜轶诚,张美玉,秦绪佳. 计算机科学. 2019(05)
[2]基于生物特征识别的身份认证及相关安全问题研究[J]. 周小军,王凌强,郭玉霞,高皑琼,谭薇. 工业仪表与自动化装置. 2018(04)
[3]模糊视频图像的小波阈值去噪算法研究[J]. 鲍金. 微电子学与计算机. 2018(08)
[4]生物识别技术在支付领域应用现状及问题研究——基于浙江省应用情况的调查[J]. 姚可. 浙江金融. 2018(06)
[5]4种成功攻击生物特征识别的手段[J]. 马文刚. 计算机与网络. 2018(06)
[6]基于多尺度Retinex的缺陷图像增强算法[J]. 孙斌,卜雄洙,王正成,高敏杰. 无损检测. 2017(06)
[7]基于高阶消失矩的二进小波滤波器的构造方法研究[J]. 张小燕,吐尔洪江·阿布都克力木. 新疆师范大学学报(自然科学版). 2017(01)
[8]人脸识别技术综述[J]. 左腾. 软件导刊. 2017(02)
[9]基于朗伯反射模型的光照估计及鲁棒人脸识别[J]. 韩袁琛,程勇. 电视技术. 2017(01)
[10]基于Haar特性的改进HOG的人脸特征提取算法[J]. 蒋政,程春玲. 计算机科学. 2017(01)
博士论文
[1]基于稀疏表示和非负矩阵分解的部分遮挡人脸识别研究[D]. 欧卫华.华中科技大学 2014
[2]基于视觉系统和特征提取的图像质量客观评价方法及应用研究[D]. 刘明娜.上海交通大学 2010
硕士论文
[1]基于小波变换图像去噪及边缘检测研究[D]. 胡志峰.东华理工大学 2018
[2]光照变化情况下人脸识别方法研究[D]. 朱晶晶.兰州理工大学 2018
[3]基于稀疏表示的Retinex图像增强算法研究[D]. 郭晓南.哈尔滨工程大学 2016
[4]基于低秩与特征脸的稀疏表示人脸识别研究[D]. 侯义福.安徽大学 2015
[5]基于面部基准点对齐的人脸识别方法研究[D]. 蔡超.华中科技大学 2013
[6]基于多特征融合的人脸识别算法研究[D]. 马光凯.哈尔滨工业大学 2012
[7]基于K近邻的分类算法研究[D]. 桑应宾.重庆大学 2009
[8]基于中值滤波和小波变换的改进型图像去噪研究[D]. 王立.北京邮电大学 2009
本文编号：3146198
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