可變光照條件下的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、河北工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文可變光照條件下的人臉識(shí)別技術(shù)研究姓名：張志偉申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：微電子學(xué)與固體電子學(xué)指導(dǎo)教師：楊瑞霞楊帆20071001可變光照條件下的人臉識(shí)別技術(shù)研究ii特征提取是人臉識(shí)別中關(guān)鍵的一步，必須對(duì)光照、姿態(tài)、表情、化妝、年齡等變換具有較強(qiáng)的魯棒性。為此先對(duì)子空間特征提取算法——局部保持投影（LPP）進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種有監(jiān)督LPP算法，即對(duì)每個(gè)LPP基向量進(jìn)行線性判別分析，選擇主要反映類間差異的基圖像來(lái)構(gòu)造新的

2、子空間。然后將監(jiān)督LPP算法擴(kuò)展到二維，提出了一種二維有監(jiān)督LPP算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在可變光照條件下，這兩種改進(jìn)算法的識(shí)別率都高于傳統(tǒng)的子空間算法，說(shuō)明這兩種算法對(duì)光照具有一定的魯棒性。此外，基于Gab小波具有良好的局部特征和方向選擇性，且對(duì)光照與姿態(tài)具有較強(qiáng)的魯棒性，提出了一種融合Gab相位和幅值信息的子空間特征提取算法。該算法同時(shí)具有Gab方法和子空間方法的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)光照變化具有很強(qiáng)的魯棒性。（4）研究了可變光照條件下的人臉?lè)诸悊?wèn)題。

3、分類器的設(shè)計(jì)是人臉識(shí)別中的最后環(huán)節(jié)。常見的分類器有最近特征線分類器（NFL）和支持向量機(jī)（SVM）等，但它們均基于歐氏距離來(lái)進(jìn)行相似度量，所以不能用于度量光照等非線性因素。為此對(duì)最近鄰分類器和最近特征線分類器進(jìn)行改進(jìn)，即利用能刻畫非線性流形特征的測(cè)地線距離代替?zhèn)鹘y(tǒng)的歐式距離，最終得到一種最近測(cè)地線分類器（NGC）和一種基于測(cè)地線距離的最近特征線分類器（NFLG）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這兩種改進(jìn)的分類器能夠有效地提高識(shí)別率。關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：人臉