低图像质量下的跨光谱人脸识别研究

发布时间：2022-02-22 06:27

　　人脸识别是使用计算机从图像或者视频中自动识别或验证对象身份的技术。由于其采集廉价性和非侵入性的优势,人脸识别已经成为最受关注的生物特征识别模态之一。随着人脸识别技术性能的不断提高,它在社会的各个方面逐渐得到普及。但是现阶段人脸识别依然存在一些亟待攻克的技术难点,如夜间和恶劣大气环境下的人脸识别需求。该场景下需要采用红外线,涉及十分挑战性的跨光谱人脸识别问题,且该问题通常与异源图像质量不对等问题混合在一起:即可见光图像质量较高而红外图像质量较低。该现象常常导致人脸识别系统性能的急剧下降;另一个常见的难点是跨光谱人脸识别中的人脸遮挡问题,该问题也将会导致人脸识别系统性能急剧下降。一个解决方案是采用眼周部位进行身份认证。本文针对以上问题在跨光谱人脸识别以及跨光谱眼周识别领域尝试性做了一些创新性工作,具体包括以下几个方面:（1）本文提出基于小波图像融合的远距离跨光谱人脸识别方法。该方法将低质量远距离的红外人脸图像采用小波变换技术进行融合,进而改善其图像质量使之与近距离高质量的可见光人脸图像质量对等化。为了验证方法有效性,我们首先使用锐度测量工具对融合后的图像进行质量评估,结果表明红外图像经融合... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省211工程院校教育部直属院校

【文章页数】：99 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 人脸识别技术研究现状
    1.3 本文主要内容
    1.4 本文结构安排
第二章 人脸识别技术基础
    2.1 传统典型人脸识别算法简介
        2.1.1 主成分分析
        2.1.2 局部二值模式
    2.2 深度学习相关理论
        2.2.1 深度学习技术
        2.2.2 卷积神经网络技术
    2.3 特征匹配与性能评价
    2.4 本章小结
第三章 基于小波图像融合的远距离跨光谱人脸识别
    3.1 跨光谱人脸识别研究现状
    3.2 图像融合技术介绍
    3.3 小波变换与人脸图像融合
        3.3.1 小波变换理论
        3.3.2 基于小波变换的低质量红外人脸图像融合
    3.4 复合算子与跨光谱人脸特征提取
    3.5 跨光谱人脸数据集
    3.6 实验设计与结果分析
        3.6.1 质量评价指标
        3.6.2 小波图像融合质量分析
        3.6.3 跨光谱人脸识别结果分析
    3.7 本章小结
第四章 基于图像超分辨率重建的眼周识别
    4.1 人脸遮挡问题与眼周识别
    4.2 眼周定义与数据集
    4.3 超分辨率技术介绍
        4.3.1 超分辨率方法回顾
        4.3.2 重建图像评估
    4.4 深度学习与眼周超分辨重建
        4.4.1 深度学习与图像超分辨率
        4.4.2 基于卷积神经网络的眼周超分辨率算法
    4.5 深度学习与跨光谱眼周识别算法
        4.5.1 传统眼周识别方法
        4.5.2 基于卷积神经网络的跨光谱眼周识别算法
    4.6 实验设计与结果分析
        4.6.1 眼周超分辨率实验
        4.6.2 跨光谱眼周识别实验
    4.7 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 全文工作总结
    5.2 后续工作展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3638888