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实用近红外人脸识别方法研究

作　者: 王剑邦
导　师: 苏剑波
学　校: 上海交通大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 人脸识别眼睛定位 LBP 特征选择 AdaBoost
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着社会发展和科技进步,越来越多的场合需要进行身份验证,如出入控制、银行系统和网络账户登录等。相比于门锁、密码等传统的身份验证方式,人脸识别更加安全,且具有防遗忘、防伪装、简单方便等特点。与其他生物认证方式相比,人脸识别方式采集设备简单,接近人与人之间交互方式,操作更加友好。人脸识别技术的发展将极大的改变计算机和人们的行为方式。历经几十年的发展,人脸识别技术有了很大的进步。但是,仍然存在一些问题没有解决,如姿态和光照变化。我们使用近红外的技术手段,提高了在光照变化时,人脸识别算法的适应性。本文的主要贡献如下:1.制定并实现了近红外人脸库采集方案和采集流程。图片库在人脸识别算法的学习和效果测试中,是一个非常重要的组成部分。但是,目前大多数的人脸库都是基于可见光图片(如FERET、CAS等),缺少基于近红外图像的人脸库。我们参照已有的一些人脸库,建立了近红外人脸图片库。2.近红外图像上的眼睛定位。人脸检测与特征点定位是人脸识别系统的首要任务。已有的眼睛检测算法均基于可见光图片,在近红外图像上的检测效果差强人意。我们通过训练,在近红外图像取得了较好的眼睛检测结果。3.近红外图像预处理。预处理能消除干扰,增强人脸特征,提高人脸识别的效果。我们将不同的预处理方法用于近红外图片,并对不同方法处理的结果进行比较。4.提出关于LBP的一些优化方案,进一步提高获取LBP特征的速度。5.人脸特征选择。研究表明,人脸不同区域在人脸识别时的重要性不同。我们使用AdaBoost方法,选择出最具分辨能力的人脸特征,得到了更好的识别效果。

实用近红外人脸识别方法研究

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