基于相位一致性和模PCA的人臉識別算法研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)是計算機模式識別領(lǐng)域非常活躍的研究課題，在法律、商業(yè)、安全系統(tǒng)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。由于人臉圖像的特殊性，人臉識別問題也是模式識別領(lǐng)域的一個相當難的問題，而且更是一項極具挑戰(zhàn)性的課題，它匯聚了多個學科的知識與技術(shù)，如信號處理、智能控制、模式識別、機器視覺等。如何利用計算機對人臉圖像進行快速準確的自動識別以及如何提高識別準確率等等，一直是圖像處理與模式識別的研究熱點與難點，要使這一技術(shù)完全成熟還有很多工作需要去做。 通

2、過對現(xiàn)有人臉識別算法進行較深入的分析和研究，以及分析影響人臉識別率的光照因素，總結(jié)出一種基于相位一致性原理的新方法。該方法通過Fourier變換后得到的相位信息中包含有豐富的紋理結(jié)構(gòu)信息，并將相位一致性原理應(yīng)用于人臉圖像邊緣檢測中，取得了很好的效果，并展示了相位信息所揭示的圖像的本質(zhì)特征。實驗證明，利用相位重構(gòu)圖像能夠在很大程度上去除光照條件影響的特性，通過光照無關(guān)特征提取對人臉圖像進行處理，提高了識別準確率，同時也證明了相位譜重構(gòu)與相

3、位一致性分析結(jié)合可以進行人臉圖像的光照無關(guān)特征提取。 同時考慮到姿勢表情等因素給人臉識別帶來的影響，本文對主元分析法(PCA)進行了深入的研究，并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于相位一致性圖像的模PCA方法。該方法既是對PCA方法的延伸，又是對傳統(tǒng)的模塊化PCA方法的改進。該方法首先對人臉圖像進行的相位一致性處理消除了光照對識別帶來的影響，而模塊化又兼顧了圖像的局部特征，降低了姿勢表情因素的影響，其次還為人臉識別算法的研究提供了新的思路