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人脸识别中光照预处理方法研究

作　者: 杜波
导　师: 高文
学　校: 中国科学院研究生院（计算技术研究所）
专　业: 计算机应用
关键词: 人脸识别 光照预处理 自商图像 相对梯度 对数边缘图
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 562次
引　用: 15次
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内容摘要


人脸识别是图像分析和理解领域中最成功的应用之一,近年来得到了迅速的发展,但是阻碍人脸识别技术应用到实际中的瓶颈之一——光照问题,一直没能得到很好的解决。目前,解决光照问题的预处理方法主要有两大类:基于模型的方法和基于图像处理技术的方法。其中,前者往往从成像模型出发,试图估计光照或对图像进行重新打光,因此在理论上更加完善,但往往因为约束条件过强而不能很好的使用;而后者尽管仅仅从图像灰度变换的角度处理,但却以其简单有效性在实用中得到了更多的重视。从实用的角度出发,本文重点研究了基于图像处理技术的光照预处理方法,取得了以下研究结果:1.提出了一种对数边缘图的光照预处理方法,在CMU-PIE光照人脸图像数据库上取得了良好的效果;2.分析了现有文献中验证光照预处理方法性能的方案,发现现有的多数方案具有严重的缺陷,难以真正验证不同预处理方法的有效性,本文以CMU-PIE、FERET、CAS-PEAL等多个人脸库为基础,提出了一种更为完备的验证方案;3.基于上述验证方案,本文研究并对比分析了直方图均衡化、直方图规定化、Gamma灰度校正、自商图像、相位图、相对梯度、对数边缘图等预处理方法。基于本文提出的验证方案,对上述光照预处理方法进行对比实验分析,我们得出了三个重要结论:1.某些光照预处理方法的通用性能很差,因此,需要选择多种光照图像库来验证预处理算法在处理光照问题方面的通用能力;2.尽管多数光照预处理方法对包含光照变化的图像数据库有良好的效果,但部分光照预处理方法对没有光照变化的人脸图像的识别反而有负面影响,因此,在考察光照预处理方法处理光照变化图像的性能的同时,还要考察其对没有光照变化的图像的处理效果;3.某些光照预处理方法与不同的识别算法结合呈现出很大的性能差异,因此对比光照预处理技术时,还需验证它们对不同识别算法的适应能力。上述结论不仅对研究光照预处理方法具有重要的参考价值,还对设计光照预处理算法,用于实际的人脸识别应用系统具有重要的参考价值。

全文目录


摘要  3-4
英文摘要  4-7
第一章 绪论  7-13
  1.1 人脸识别技术研究现状  7-10
    1.1.1 研究背景和意义  7-8
    1.1.2 研究内容  8-9
    1.1.3 研究现状  9-10
  1.2 本课题研究背景和意义  10-11
  1.3 本文的主要贡献和文章结构  11-13
第二章 人脸识别中光照问题研究概述  13-19
  2.1 统计学习的方法  13-14
    2.1.1 Eigenfaces  14
    2.1.2 Fisherfaces  14
    2.1.3 Bayesian  14
  2.2 基于图像处理技术的方法  14-15
  2.3 基于模型的方法  15-18
    2.3.1 商图像  15-16
    2.3.2 光照锥（illumination cone）  16
    2.3.3 SSFS (Symmetric Shape from Shading)  16-17
    2.3.4 基于球谐波函数的方法  17-18
  2.4 小结  18-19
第三章 基于图像处理技术的光照预处理方法  19-33
  3.1 常用基于图像处理技术的光照预处理方法  19-26
    3.1.1 基于直方图修正技术的方法  19-22
    3.1.2 Gamma 灰度校正  22-23
    3.1.3 自商图像  23-24
    3.1.4 相位图  24-25
    3.1.5 相对梯度  25-26
  3.2 对数边缘图  26-31
    3.2.1 对数边缘图  27-28
    3.2.2 邻域内光照分布的统计特性  28-29
    3.2.3 在CMU-PIE 人脸库上的实验结果  29-31
  3.3 小结  31-33
第四章 光照预处理方法的对比分析  33-47
  4.1 现有对比方案及其问题  33
  4.2 完备的对比方案设计  33-37
    4.2.1 识别算法及参数配置  34-36
    4.2.2 测试数据  36-37
  4.3 实验结果  37-41
    4.3.1 CMU-PIE 光照人脸库上的结果  37-39
    4.3.2 在FERET 人脸库和CAS-PEAL 人脸库上的实验结果  39-41
  4.4 对比分析  41-45
    4.4.1 光照预处理方法与不同识别算法结合的对比分析  41-43
    4.4.2 光照预处理方法在不同光照图像数据库上的对比分析  43-44
    4.4.3 光照预处理方法在各种不同变化图像数据库上的对比分析  44-45
  4.5 小结  45-47
第五章 总结  47-49
  主要工作总结及其主要结论  47-48
  后续工作  48-49
参考文献  49-53
致谢  53-54
作者简历  54

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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