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复杂光照条件下的人脸识别研究

作　者: 刘伟
导　师: 张丽红
学　校: 山西大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: H-SI-I肤色模型 图像库TXK PCA+LDA+BP 人脸识别 预处理
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


近年来,随着人工智能和生物技术的迅速发展,自动人脸识别已成为图像处理和模式识别中非常活跃的研究课题。本文在研究了人脸识别的基本理论和关键技术的基础上,重点讨论了不同光照条件下,彩色静止图像的人脸检测和识别问题。主要工作归纳如下:第一,人脸检测。首先,本文对人脸肤色的聚类特性进行了研究,通过不同颜色空间中肤色聚类效果的比较,进一步改进了HSI颜色模型,构建了H-SI-I颜色模型。其次,自建了具有100张图片的人脸图像库TXK,并通过大量实验建立了H-SI-I肤色模型。最后,对人脸图像库TXK中的图像进行粗检、滤波、细检,最终定位出人脸。实验证明基于H-SI-I肤色模型的人脸检测算法是非常有效的。而且它对光照亮度也具有很强的鲁棒性。第二,人脸图像预处理。为了提高人脸识别的精度,在人脸识别之前都需要进行人脸图像的预处理工作。预处理包括很多内容,例如对人脸图像进行滤波去噪、灰度转换、灰度归一化、几何归一化等。好的预处理将会直接提高最终的人脸识别率。因此在人脸识别前,进行预处理的环节显得十分重要。本文对人脸图像的预处理工作主要有:彩色图像到灰度图像的转换、灰度归一化、几何归一化。几何归一化的主要工作有把检测到的大小不同的人脸图像的像素统一归一化为112×92,因为在研究人脸识别算法时,还会用到ORL人脸数据库,其中人脸图像像素大小正是112×92,为了最后在检验人脸识别算法时方便、快速,所以这里先对检测到的人脸图像进行几何归一化处理。第三,人脸特征提取与识别,在这一章中,比较深入的研究分析了PCA、LDA人脸识别算法的原理,并对这几种算法的识别效果进行了验证,并且分析融合一种比较理想的人脸识别算法—PCA+LDA+BP,通过大量的实验表明该方法是有效可行的,一定程度上提高了人脸的识别率。

全文目录


目录  4-6
CONTENTS  6-8
中文摘要  8-9
ABSTRACT  9-11
第一章 引言  11-15
  1.1 课题的背景和意义  11
  1.2 人脸识别的应用  11-12
  1.3 人脸识别研究的现状和挑战  12-13
  1.4 人脸识别的研究内容  13-14
  1.5 本文的主要工作  14-15
第二章 人脸检测  15-27
  2.1 人脸检测的方法  15-16
    2.1.1 基于肤色的人脸检测方法  15
    2.1.2 基于模板的人脸检测方法  15-16
    2.1.3 基于知识的人脸检测方法  16
    2.1.4 基于人工神经网络的检测方法  16
  2.2 人脸检测算法的评价标准  16-17
  2.3 几种常见的色彩空间  17-22
    2.3.1 RGB颜色空间  17-18
    2.3.2 亮度归一化的rgb颜色空间  18-19
    2.3.3 YCbCr颜色空间  19-20
    2.3.4 HSI颜色空间  20-21
    2.3.5 CMY颜色空间  21-22
  2.4 二值图的形态学  22-24
    2.4.1 腐蚀(Erosion)  22-23
    2.4.2 膨胀(Dilation)  23
    2.4.3 开运算和闭运算  23-24
  2.5 基于改进色彩空间的肤色模型建立  24-26
    2.5.1 改进的颜色空间  24-25
    2.5.2 肤色模型的建立  25-26
  2.6 本章小结  26-27
第三章 基于H-SI-I肤色模型的人脸检测  27-32
  3.1 光照补偿  27
  3.2 基于H-SI-I肤色模型的人脸分割  27-29
  3.3 去噪和几何特征处理  29-30
  3.4 精确定位  30
  3.5 实验过程与结果  30-31
  3.6 本章小结  31-32
第四章 人脸图像预处理  32-38
  4.1 彩色图像转化成灰度图像  32-33
  4.2 人脸图像增强  33-34
  4.3 人脸图像的归一化  34-37
    4.3.1 人脸图像的几何归一化  34-37
    4.3.2 人脸图像的灰度归一化  37
  4.4 本章小结  37-38
第五章 人脸特征提取与识别  38-50
  5.1 利用主成分分析法的人脸识别方法  39-45
    5.1.1 K-L变换的基本原理  39-40
    5.1.2 特征脸空间的构造  40-41
    5.1.3 最近邻分类法  41-42
    5.1.4 特征脸的算法实现和实验结果  42-44
    5.1.5 PCA方法的优缺点  44-45
  5.2 基于Fisher特征提取的人脸识别方法  45-47
    5.2.1 PCA+LDA人脸识别方法  45
    5.2.2 零空间方法  45-46
    5.2.3 PCA+LDA的算法实现和实验结果  46-47
  5.3 PCA+LDA+BP神经网络的人脸识别  47-49
    5.3.1 BP神经网络  47
    5.3.2 PCA+LDA+BP的算法实现和实验结果  47-49
  5.4 本章小结  49-50
第六章 总结与展望  50-51
参考文献  51-54
攻读硕士期间发表论文  54-55
致谢  55-56
个人简历  56-57

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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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