復(fù)雜光照條件下人臉識(shí)別算法的研究.pdf

1、現(xiàn)階段，隨著信息科學(xué)和智能模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)從理論階段逐漸走向?qū)嵺`商業(yè)應(yīng)用階段。雖然較多的難點(diǎn)問(wèn)題尚未被攻克(如光照)，但是也得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，實(shí)用型和高效型的人臉識(shí)別系統(tǒng)將成為今后的主流研究方向。目前，單一的算法已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足人們的需求，而多種算法相結(jié)合和三維技術(shù)的發(fā)展將會(huì)使人臉識(shí)別技術(shù)更加趨向成熟。人臉圖像的預(yù)處理、特征提取和分類(lèi)識(shí)別是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)中最為重要的三大步驟，也是各領(lǐng)域?qū)W者關(guān)注的難點(diǎn)問(wèn)題。圖像的

2、預(yù)處理主要包括人臉檢測(cè)和人臉圖像歸一化；特征提取的目的主要是為了降低維度，提取出更有利于分類(lèi)識(shí)別的特征；分類(lèi)識(shí)別的主要目的是確認(rèn)待識(shí)別人的身份特征，即運(yùn)用某種運(yùn)算將待識(shí)別的人臉特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中人臉特征做相似度比對(duì)，相似度最高者即為某人。本文主要研究工作如下：
　　(1)針對(duì)人臉光照預(yù)處理中直方圖均衡化、對(duì)數(shù)變換、傳統(tǒng)Retinex算法的不足和缺點(diǎn)，經(jīng)研究分析對(duì)比之后，采用了一種基于傳統(tǒng) Retinex算法的改進(jìn)型算法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果

3、表明，該算法可以很好地去除光照影響，改善人臉識(shí)別效果。
　　(2)針對(duì)小波變換中存在的缺點(diǎn)和離散余弦變換的優(yōu)點(diǎn)，采用了一種基于加權(quán)小波變換和離散余弦變換相結(jié)合的特征提取算法。實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，該算法無(wú)論在識(shí)別效率上還是在識(shí)別時(shí)間上都比只使用小波變換要好得多。
　　(3)根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練中遇到的難點(diǎn)問(wèn)題，進(jìn)一步深入研究了一種粒子群優(yōu)化 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法。本文主要以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值為目的，然后將優(yōu)化好的權(quán)