证件照人脸识别的算法研究

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1、学校代码：ＵＤＣ：００４．９３学号：３２８＿＿ＬＩ５Ｆ！可巧巧哪驅而；．－卡．ｖ．＇Ｊ；＇拜接ｉ東兩大嗦工程硕±学位论文证件照人脸识别的算法研究研究生姓名：戴健导师姓名：王世杰副教巧李国锋高工申请学位类别工程硕±学位授予单位东南大学工程领域名称计算机技术论文答辩日期２０１６年６月１日研究方向图巧处理与科学可视化学位授予日期２０１６年月日答辩委员会主席陈春晓教巧评阅人鲍化东教授院首２０１６年６月乘兩扛參硕±学位论文

2、证件照人脸识别的算法研究专业名觀计貸化技术研巧生姓名：裁健导师姓名：王世杰副教授李国锋高工ＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＯＦＦＡＣＥＲＥＣＯＧＮｍＯＮＢＡＳＥＤＯＮＩＤＰＨＯＴＯＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｋｔｅｄ化ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒ化ｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆｇＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＢＹＤａｉＪｉａｎＳｕｅｒｖｉｓｅｄｂｐｙＡｓｓｏｃ－－ｉａｔｅＰｒｏｆｅｓ

3、ｓｏｒＷａｎＳｈｉｉｅａｎｄＳｅｎｉｏｒｅｎｉｎｅｅｒＬｉＧｕｏｆｅｎｇｊｇｇＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆ＥｎｉｎｅｅｒｉｎｐｇｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭａ２０１６ｙ东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一同工作的同

4、志对本。与我研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。山一午研究生签名：日期：＾东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研巧所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一。论文被査阅和借阅，可Ｗ公布（包括Ｗ电子信息形式刊登）致除在保密期内的保密论文外，允许论文的全部内容或中（包括Ｗ电子信息形式刊登）授权东南大、英文摘要等部分内容。论文的公布学研巧生院办理。研

5、巧生签名导师签名日期；：竺重＾摘要人脸识别作为模式识别领域的热口主题，是进行身份验证最直接最自然的方法，在信息安全、口禁检查等方面具有很好的应用前景，但仍然面临不同方面的挑战，比如；姿态变化、表情变化和光照变化对人脸识别造成的影响。如何克服这些变化因素对识别率造成的影响成为了现在研究的主题。一本文所研巧的主要内容为证件照的人脸识别，具有定的约束条件，主要考察表情变化、光照变化和姿态变化对人脸识别的影响。具体来讲：本文分别就人脸图像预处理阶段、特征提取阶段和分类识别阶段进行相关研巧

6、与实验。本文的主要工作如下：１．本文针对光照不均匀的人脸图像的光照补偿算法进行研巧，比较了不同光照补偿算法对人脸图像的恢复效果，实验证明：基于单尺度Ｒｅｔｉｎｅｘ（ＳｉｎｇｌｅＳｃａｌｅＲｅｔｉｎｅｘ，ＳＳＲ）的光照补偿算法能够更好地增强图像的边缘，对人脸图像的特征提取和分类识别是有利的。２．综合考虑特征提取方法的特性和计算复杂度，本文选取局部二值模式（ＬｏｃａｌＢｉｎａｒｙＰａｔｅｒｎ，ＬＢＰ）作为人脸图像的纹理描述符。分别采用灰度不变、旋转不、变等价模式、旋转不变等价模式等不同

7、特性实现对ＬＢＰ特征的提取，并对这些方法在识别率１￥＾？及效率上进行了对比实验，实验证明，综合识别率和识别效率来看，等价模式ＬＢＰ提取的人脸特征能更准确的表示人脸的特征，人脸识别率最高。一３二－ａｎｃｅ．本文基于高斯过程元分类，提出了种分类模型ＧＰＦＣ（ＧａｕｓｓｉＰｒｏｓｓｅｓｆｏｒＦａｃｅｌａｓｓ近ｃａｏｎｅｉｎｅｘ－Ｃｔｉ），并将单尺度Ｒｔ的光照补偿算法与ＧＰＦＣ模型相结合，该模型应用于不同表情变化、不同光照变化、不同姿态变化的人脸识别，具有￣，较好的鲁棒性，相比较与其他的人脸识

8、别方法识别率具有９％１２％的提髙；尤其对于姿态变化的人脸识别，识别率髙达％．７７％。对于证件照人脸识别的应用背景，本文的分类模型具有理想的识别效果，对表情变化、光照变化和姿态变化具有较好的鲁棒性。关键巧：人脸识别，光照补偿，局部二值模式，高斯过程ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＡｓ泣ｈｏｔｔ