基于光照不变量人脸识别算法研究

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1、创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西安电子科技大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究工作所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校

2、攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密在____年解密后适用本授权书。本人签名：日期：导师签名：日期：摘要摘要人脸识别是人工智能和机器视觉等领域中一个非常活跃的研究热点。目前，人脸识别技术依然面临着诸如姿态变化、表情变化、光

3、照变化等不确定因素的挑战。受光照变化的影响，同一个人在不同光照条件下得到的图像之间的差异，可能比不同人在同一光照条件下得到的图像之间的差异还要大，这使得当前的人脸识别算法并不能取得令人满意的效果，因而光照变化也成为了制约人脸识别技术发展的最主要的瓶颈之一。为了解决人脸识别中光照变化问题，本文提出了一种新的局部相对差分二值模式直方图序列（LocalRelativeDifferentialBinaryPatternHistogramSequence，简称LRDBPHS）人脸识别算法。该算法首先提取人

4、脸相对差分光照不变量，相对差分本文定义为参考中心像素点的拉普拉斯微分与该中心像素点灰度值的比值，通过对光照条件下的人脸图像计算相对差分，可以近似得到只于人脸本身属性相关的特征，本文称其为相对差分光照不变量。接下来运用局部二值模式（LocalBinaryPattern，简称LBP）算子抽取局部邻域关系模式，最后由这些模式的空间区域直方图形成的序列来描述人脸。相对差分、LBP、空间区域直方图的采用使得该算法不仅能克服光照变化的影响，对光照变化有良好的鲁棒性，而且也对表情变化和附属物变化等也有比较好的

5、鲁棒性。在多个人脸图像数据库的实验结果也充分验证了该算法的有效性。关键词：人脸识别光照不变量相对差分局部二值模式AbstractAbstractFacerecognitionisaveryactiveresearchareaintheartificialintelligenceandmachinevisionfield.Atpresent,therearestillsomeuncertainchallengesoffacerecognitiontechnology,suchaspose,expr

6、ession,illuminationandsoon.Bytheinfluenceofilluminationchange,thedifferencebetweenimagesobtainedfromsamepersonindifferentlightingconditionsislikelytobelargerthanthedifferencebetweendifferentpeople,whichmakesthecurrentfacerecognitionalgorithmcan'tgets

7、atisfactoryresult.So,theilluminationproblemhasbecomeoneofthemainbottleneckspreventingthedevelopmentoffacerecognitiontechnology.Inordertohandletheilluminationprobleminfacerecognition,thispaperproposesanewfacerecognitionalgorithmnamedLocalRelativeDiffe

8、rentialBinaryPatternHistogramSequence(LRDBPHS).Inthisapproach,wefirstlyextracttherelativedifferentialilluminationinvariant,whichisdefinedastheratiooftheLaplacedifferentialofcentralpixelandthegrayvalueofthecentralpixel.Anilluminationinsensitivemeasure