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文檔簡介
1、人臉圖像處理技術(shù)是生物識別技術(shù)中一個重要的領(lǐng)域,并且已經(jīng)進入商業(yè)化進程。人臉圖像處理技術(shù)以其方便、不易篡改等特點受到軍事、信息、安全等多個領(lǐng)域的青睞,具有重要的研究價值和廣闊的應(yīng)用前景,同時也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。它不僅僅要解決年齡、光照、姿態(tài)、遮擋等魯棒性不高的問題,也要考慮通過終端獲取到圖像時產(chǎn)生圖像模糊現(xiàn)象等因素。本文正是基于此背景下,深入研究探討了人臉圖像處理技術(shù),并將其應(yīng)用于二代身份證相片識別和實際拍攝圖像的識別中,主要工作內(nèi)容包
2、括:
首先,針對終端獲取圖像存在運動模糊的現(xiàn)象,提出一個完備的預處理解決方案。分析了傳統(tǒng)的預處理方案及其存在的不足,提出改進的預處理解決方案,通過改進的預處理解決方案對于運動模糊圖像進行復原,使圖像復原質(zhì)量達到最優(yōu),然后對圖像采用直方圖均衡化進行增強,最后采用AdaBoost算法對圖像進行人臉檢測,去除頭發(fā)、耳朵、背景等人臉區(qū)域外不利于識別的因素的影響,從而達到圖像預處理的效果,在標準人臉數(shù)據(jù)庫中進行仿真實驗,驗證了此解決方案
3、的可行性。
其次,針對圖像特征提取問題,提出基于多特征融合人臉表示算法。分別分析了傳統(tǒng)的全局特征DCT特征和局部特征Gabor特征,鑒于這兩種特征各自的優(yōu)缺點,本文提出一種多特征融合的人臉表示算法,并且在ORL、FERET、Yale三個標準人臉數(shù)據(jù)庫中進行實驗,得到95.5%、95%、96.67%的識別率,均高于單一特征DCT特征、Gabor特征的識別效果,同時該算法識別時間比Gabor特征降低了1個數(shù)量級,這表明基于多特征融
4、合的人臉表示算法性能優(yōu)于單一特征人臉表示算法。
然后,深入地研究了基于稀疏表示分類算法,借鑒基于Gabor稀疏表示分類算法的思想,提出一種基于多特征融合稀疏表示分類算法,該算法有效地避免了對原圖像進行直接處理所帶來的龐大的數(shù)據(jù)維數(shù),降低了計算復雜度,并且同時考慮了圖像的全局特征和局部特征,對于遮擋、光照、局部變形、表情等具有很好的魯棒性,在ORL、FERET、Yale三個標準人臉數(shù)據(jù)庫中的仿真實驗,驗證了該算法的識別性能優(yōu)越性
5、和魯棒性。
最后,針對人臉模糊圖像處理問題,提出一套完整有效的人臉圖像處理解決方案。首先通過預處理方案去除終端獲取圖像存在的模糊現(xiàn)象,然后分別提取人臉圖像的DCT特征以及二維Gabor特征,并采用基于多特征融合稀疏表示人臉分類算法完成人臉識別。最后,采集并建立圖像數(shù)據(jù)庫,將本文提出的人臉圖像處理解決方案應(yīng)用于二代身份證相片識別和實際拍攝圖像識別中。在二代身份證相片識別的實驗中,發(fā)現(xiàn)本文提出的解決方案識別效果最高比采用傳統(tǒng)的基于
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