光照和表情鲁棒的人脸图像识别方法研究

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1、中国科学技术大学硕士学位论文光照和表情鲁棒的人脸图像识别方法研究作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：张文可模式识别与智能系统帅建梅高级工程师二。一四年五月二日lIlUlIlUll111111111111IllUIY2601428UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationfordoctor’Sdegree■一●■■■I●●■FaCIaIImageReCOgnltIOnresearchOnIIlumination＆Expression-·RobustRObUSt_Author’SName：Wen·KeZhangS

2、peciality：PatternRecognition&IntelligentSystemsSupervisor：SNENGRJian-meiShuaiFinishedtime：May2加，2014中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除己特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名：；斑够中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部

3、分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。必开口保密(年)作者签名：i鱼兰皇签字日期：沙l中．f．甲新躲业幽签字日期：2里!竺：垒!竺摘要人脸识别技术因其具有非接触性、快速和容易使用等特点而受到了大家的广泛关注，又因其在安防和其他领域拥有巨大的市场，从而促使了越来越多的研究人员从事该方面的研究工作。本文主要对光照和表

4、情鲁棒的人脸图像识别方法进行了相关的研究，主要研究工作如下：(1)光照鲁棒的人脸图像识别方法本文构建了一种光照鲁棒的人脸图像识别方法，该方法首先对人脸图像进行对数增强，再使用基于梯度的总变分模型来平滑图像，最后可获得光照归一化的对数总变分商图像(LogarithmicTotalVariationQuotientImage，LTVQI)。在YaleB和CMUPIE数据库上的人脸识别率分别为98．72％和95．99％，实验结果表明基于对数总变分商图像的人脸识别能获得较优的人脸识别率。(2)表情鲁棒的人脸图像识别方法本文构建了一种表情鲁棒的人脸图像识别方法，该方法首先构建一种人脸

5、几何特征模型，并且建立加权的角度向量作为人脸的几何特征向量，进而可以分别建立人脸的几何特征空间和纹理特征空间，再结合两个特征空间完成人脸识别工作。本文的方法在Yale数据库上可获得94．6％的人脸识别率，实验结果表明该方法可有效地剔除表情对人脸识别结果的影响。(3)光照和表情鲁棒的人脸图像识别方法本文提出了一种光照和表情鲁棒的人脸图像识别方法，该方法首先使用直方图均衡增强图像的对比度，然后建立局部二值模式图和区域梯度图，再通过稠密匹配方法计算每两幅特征图之间的匹配代价，最后完成人脸识别工作。该方法不仅可以消除光照和表情对识别结果的影响，而且还可以处理单人单样本问题。在AR数

6、据库上，表情和光照的人脸识别率分别为99．3％和99．0％，在ORL库上的人脸识别率为99．O％，本文研究的方法己应用在网吧人脸系统中。关键词：人脸识别光照表情对数总变分商图像人脸几何特征模型稠密匹配区域梯度摘要IIAbstractABSTRACTFacerecognitiontechnobgydrawsawidelypublicattentionbecauseofitsnon-contact,fastandeasy-to—usefeatures．Andalsoagrowingnumberofresearchersengageintheworkofresearchinthe

7、areasforitshugemarketinthesecurffyandotherfields．ThisdissertationcarriesoutrelatedresearchfocusesonFacialImageRecognitionmethodonIllumination&Expression-Robust,therminresearchworkisasfoBows：(1)FacialImageRecognitionmethodonIllumination-RobustThedissertationbui