复杂光照下的人脸识别系统设计

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1、复杂光照下的人脸识别系统设计马胜涛2016年01月中图分类号：TQ028.1UDC分类号：540复杂光照下的人脸识别系统设计作者姓名马胜涛学院名称自动化学院指导教师姜增如副教授答辩委员会主席戴亚平教授申请学位工学硕士学科专业控制科学与工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年01月DesigntheFaceRecognitionSystemunderComplexIlluminationCandidateName:ShengtaoMaSchoolorDepartment:SchoolofAutomationFacultyMentor:Prof.ZengruJiangCha

2、ir,ThesisCommittee:Prof.YapingDaiDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor:ControlScienceandEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:January，2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。

3、与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：摘要人脸识别技术是模式识别与计算机视觉领域的重要研究课题，也是最有潜力的身份验证手段，一个经济、准确的人脸识别系统能够获得广泛的应用。但是，现有的人脸识别技术还存在许多难点问题需要解决，例如光照变化、姿态变化等问题。光照问题是机器视觉中存在已久的问题，在人脸识别中的表现尤为明显。本文针对人脸识别中的光照问题，对复杂光照下的人脸识别理论和系统实现进行了深入地研究。本文根据人脸识别的一般过程逐步展开研究，主要研究了人脸图像的光照处理、人脸特征的提取以及分类器的设计，并结合人

4、脸检测方法完成自动人脸识别系统的设计和开发。首先，在光照处理过程中，根据Retinex理论设计光照处理算法，提出了基于Gamma变换的Multi-ScaleRetinex改进算法并用于去除或减小侧光、强弱光等复杂光照对图像的影响；在人脸检测中使用了被公认为人脸检测最有效的AdaBoost算法；在人脸特征提取中，为了使提取的特征具有一定的光照无关性，本文引入二维Gabor小波变换，并且为了减小分类识别时的计算量，取Gabor变换的模值作为特征值，将不同频率和角度对应的特征值的均值作为图像的总体特征，使用PCA+LDA算法降低特征的维数；在识别过程中根据支持向量机设计分类器，引入On

5、e-ClassSVM以判断待识别人脸是否为已知人脸；最后编程实现了自动人脸识别系统。自动人脸识别系统以QtCreator为开发环境，结合OpenCV视觉库，实现了参数训练，图像识别，视频采集与识别等功能。并且通过在FERET数据库的测试，系统的识别率达到94%，具备实时性和可靠性，能够满足复杂光照下的人脸识别任务。关键字：人脸识别，光照，Retinex算法，Gabor变换，特征提取。IAbstractFacerecognitionisanimportantresearchtopicofpatternrecognitionandcomputervision,aswellasthem

6、ostpromisingmeansofauthentication,aneconomicandaccuratefacerecognitionsystemhasvariousapplications.However,therearesomedifficultiestobesolvedinfacerecognitionresearch,suchasilluminationchanges,posevariations,andsoon.Illuminationchangeisalong-standingprobleminmachinevision,anditmattersmostespe

7、ciallyinfacerecognition.Basedontheilluminationprobleminfacerecognition,thisthesisaddressesthefacerecognitiontheoryandsystemimplementationundercomplexillumination.Accordingtothegeneralprocessoffacerecognition,theresearchofthistopiccontainsillu