【摘 要】
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人脸识别技术经过多年的发展,在复杂环境下的研究已经取得了一些进展。当环境影响因素较多,人脸识别算法的性能往往受到很严重的威胁。这些影响因素一般包括光照、姿态、遮挡
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人脸识别技术经过多年的发展,在复杂环境下的研究已经取得了一些进展。当环境影响因素较多,人脸识别算法的性能往往受到很严重的威胁。这些影响因素一般包括光照、姿态、遮挡、表情等,它们往往制约着人脸识别算法的效果与应用。为了解决仍然存在复杂环境下人脸识别率下降的问题,本文首先提出了一种基于增强的中心对称二值模式(ECS-LBP)描述子,该描述子针对严重光照情况具有较好的效果,通过实验验证了该描述子的效果。其次,在光照曝光过度的环境下,发现了该描述子的劣势,针对这一情况,本文通过信息补充来弥补描述子的不足,同时为了克服遮挡、表情所引起的人脸识别率下降问题,提出了基于双特征的稀疏表示人脸识别算法。本文将LC-KSVD算法改进为在决策层对特征分类原理进行融合处理,进而得到最终结果。最后,本文算法通过在Extended Yale B、CUM PIE、AR人脸库中进行验证,结果表明本文算法在复杂环境下的人脸识别率较高,鲁棒性较好。针对复杂环境下人脸识别易受光照、遮挡等因素的影响,本文提出一种有效可行的思路:1)提出了一种增强的中心对称二值模式特征描述子。该描述子对图像纹理特性进行编码,以降低严重光照的影响。通过对人脸图像采用小波变换得到的细节图像进行高频与低频分别融合,进而得到具有较强的纹理特性,编码后得到的特征在严重光照环境下判别性更强。实验结果表明该描述子在严重光照条件下具有很好的鲁棒性。2)随着研究的深入,实验发现了改进特征描述子在曝光过度的情况下相对于原始算法性能有所下降,通过研究了解到同类样本的稀疏表示存在相似性信息,针对这一情况研究课题在分类识别环节进行改进,提出了一种双特征判别的改进算法,该算法在分类决策层进行优化,解决了直接使用原始特征描述子不能克服严重光照的影响,同时克服了遮挡、表情所引起的人脸识别率下降和人脸局部特征的不足问题,有效的提高了人脸识别的准确率。3)在Extended Yale B、AR、CMU PIE人脸数据库中进行大量对比实验,实验划分为两类:以光照为主同时存在表情变化的实验、以遮挡为主同时存在光照变化的实验。通过综合对比,结果均表明,处于光照、遮挡等复杂环境条件下,本文所提出的描述子和双特征判别算法均能表现出良好的效果,充分证明了本文算法的有效性。
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