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《人臉識別技術(shù)研究報告》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、.碩士研究生課程論文（或讀書報告）課程名稱：模式識別題目：人臉識別技術(shù)研究題目類型（課程論文或讀書報告）：課程論文學(xué)院：電氣與信息工程學(xué)院專業(yè)名稱：控制理論與控制工程姓名：金晶學(xué)號：2010200343任課教師：郭家虎授課時間：2012年2月14日～2012年4月13日提交時間：2012年4月20日-..人臉識別技術(shù)研究摘要人臉識別是計算機視覺和模式識別的一個研究熱點。但是在復(fù)雜光照條件下，如何快速自動識別人臉，仍然是一個富有挑戰(zhàn)性的問題?；趫D像處理的知識，研究在復(fù)雜光照下利用計算機自動識別人臉的技術(shù)。在系統(tǒng)設(shè)計中詳細(xì)闡述整個人臉識別系統(tǒng)的處理流程，比較系統(tǒng)地介紹了該系統(tǒng)的
2、圖像預(yù)處理、人臉檢測、人臉特征定位、人臉特征提取、人臉識別等組成部分。通過對彩色圖像的偏色進(jìn)行分析，提出一種結(jié)合偏色糾正和改進(jìn)Retinex的彩色圖像增強算法。利用灰度世界和完美反射理論建立偏色糾正的數(shù)學(xué)模型，通過線性擬合對偏色圖像進(jìn)行偏色糾正。對彩色圖像進(jìn)行亮度和色度分離，多尺度Retinex算法對亮度分量增強并進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，通過獲取的亮度增益矩陣對彩色圖像的ROB三分量進(jìn)行逐點增強。該算法解決了彩色圖像增強后色彩變化的問題，對于存在偏色、低亮度等復(fù)雜光照下的彩色圖像均有較好的增強效果。人臉圖像具有穩(wěn)定的膚色特征和灰度分布，運用結(jié)合膚色檢測的AdaBoost算法檢測人臉。
3、利用膚色檢測算法獲得膚色區(qū)域信息，去除大量非人臉的背景部分，通過對膚色塊的統(tǒng)計分析，得到可能人臉的尺寸范圍。將人臉尺寸范圍及膚色區(qū)域二值圖像提供給AdaBoost人臉檢測算法，從而減少搜索區(qū)域及搜索尺度范圍。該人臉檢測方法克服了人臉類膚色和檢測速度慢的問題，能夠快速有效地檢測人臉。人臉特征定位容易受到光照的影響。針對灰度圖像，提出一種新的基于各向異性濾波的人眼定位方法。構(gòu)造各向異性濾波器對圖像進(jìn)行濾波，消除光照影響；運用形態(tài)學(xué)操作突出眼睛的特征區(qū)域，并采用相關(guān)系數(shù)法對特征區(qū)域塊進(jìn)行匹配，獲得眼睛粗定位；對粗定位區(qū)域進(jìn)行重定位校正獲得精確的眼睛中心點。對于彩色圖像，提取三分量差
4、分特征，二值化并濾波后，通過特征區(qū)域的相關(guān)匹配定位眼睛中心。根據(jù)彩色圖像的眼睛中心點位置初步確定嘴的區(qū)域，提取紅色度信息和RGB差分特征信息，定位嘴巴?；诟飨虍愋詾V波的人眼定位方法解決了復(fù)雜光照環(huán)境下的人臉定位問題。有效地提取人臉特征是人臉識別成功的關(guān)鍵。運用多尺度局部二進(jìn)制模式提取人臉紋理特征。對圖像進(jìn)行小波分析，并運用局部二進(jìn)制模式方法在不同尺度的分塊圖像上提取人臉特征。多尺度局部二進(jìn)制模式能夠全面、準(zhǔn)確地表達(dá)人臉圖像的紋理特征，解決特征描述的準(zhǔn)確性問題。人臉識別的核心在于尋找最優(yōu)的分類特征。提出一種改進(jìn)的正交拉普拉斯特征臉識別算法。該算法在保局投影的目標(biāo)函數(shù)中融入類間
5、離散度，運用Schur分解實現(xiàn)基向量的正交化。這種改進(jìn)的算法利用類別信息提高分類性能。對人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行了測試，在光照變化的YaleB人臉庫上，人臉的識別率達(dá)到94．75％，實驗證明，人臉識別系統(tǒng)能夠達(dá)到復(fù)雜光照下人臉識別的要求。關(guān)鍵詞：圖像增強；人臉檢測；人臉特征定位；人臉特征提?。蝗四樧R別-..ABSTRACTFacerecognitiontechnologyisahottopicforresearchersoncomputervisionandpattemrecognition．However,howtoquicklyandautomaticlyrecognizefac
6、eremainsachallengingproblemincomplexillumination．Automaticfacerecognitionbycomputertechnologyisresearchedbasedonimageprocessing．Itelaboratedtheprocessingflowofthefacerecognitionsysteminsystemdesign．Componentsofthesystem，suchasimagepreprocessing，facedetection,facialfeaturelocation,facialfeat
7、ureextraction，facerecognition，weresystematicallyintroduced．AncolorimageenhancementalgorithmcombinedcoloroffsetcorrectedandtheimprovedRetinexwasproposedontheanalysisofcoloroffsetforcolorimage.Themathematicalmodelfort11ecoloroffsetcorrectedwasestabishedbyg
