鲁棒的人脸识别技术的研究

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1、北京工业大学博士学位论文鲁棒的人脸识别技术的研究姓名：刘党辉申请学位级别：博士专业：模式识别与智能系统指导教师：沈兰荪20040401北京工业大学工学博士学位论文会改变判别矢量的方向。我们提出在不丢失判别信息的前提下，分两步求解出两组判别矢量，并证明提取的特征是统计不相关的。试验对比结果表明，我们的方法是有效的。此外，也研究了基于预估策略的最优判别矢量的选择方法以及加权方法。对于训练图像是一些正面，而待识别图像具有姿态、光照和表情等一些变化的情况，我们提出依据一些具有这些变化的其他人的人脸图像样本来预估已获得的不相关的判别矢量，根据各判别矢

2、量对这些变化的敏感程度来选取需要的判别矢量。试验结果表明，采用选择出的判别矢量来提取特征，识别性能将有所提高。(3)亮度变化下的人脸识别方法。提出了基于本征亮度模型的光照处理算法。已有的一些处理亮度变化的方法，要么很复杂，要么要求每个人有多个不同光照的图像，对实际应用带来一定问题。我们根据人脸具有相似结构和反射率的特点，对于一个小的具有多种亮度变化的辅助图像集，采用均值滤波的方法来消除不同人脸图像的细节差别，而保留光照的变化。然后，应用PCA方法来获得仅仅描述与人脸细节特征无关的本征亮度模型，以及对亮度变化不敏感的差分图像，从而使得后继的人

3、脸识别算法对光照变化不敏感。该方法简单、快速而且有效。提出了基于比率图和迭代的光照处理算法。该方法不同于以前所有方法，在每个人仅有一幅正面光照图像的条件下，通过图像分割、边沿提取和自适应滤波等图像处理技术，以及正面人脸的对称性等知识，基于迭代的比率图方法，可以将任意光照的人脸图像恢复成一个具有正面光照的图像。该方法比本征亮度模型复杂些，但是更能处理人脸表面上非常大的亮度变化问题，且恢复出的图像更符合入眼的视觉习惯。实验表明，该方法能获得很好的识别效果。(4)姿态和亮度变化下的人脸识别方法。提出了基于有理B样条函数拟合3D入脸表面和基于亮度模

4、型的计算机图形学技术的亮度和姿态变化的处理技术。依据人脸识别的特点，我们提出对原来的CANDIDE模型进行修改，获得了一个新的模型。当进行纹理融合时，我们提出根据人脸侧面特征线变换侧面图像，然后通过多级高斯滤波消除过渡边沿，并通过在边沿邻近区与原正面图像进行融合来改善效果。也提出采用参数内插方法将不规则的三角网格顶点转化为一个比较规则的二维控制点阵列，并采用有理B样条函数拟合3D人脸表面。采用光照模型和3D人脸结构能较好地解决姿态和亮度变化下的人脸识别问题。关键词：人脸检测，人脸识别，判别分析，本征亮度模型，比率图模型3D人脸模型Abstr

5、actFacebiometricsisoneofthemostimportantbodybiometrics．Facerecognitiontechnologyisafriendlyanddirectwaytoidentifydifferentpersonsascomparedwithsomerecognitiontechnologiesbasedonotherbodybiometrics，suchas，voice，fingerprintandiris，andhaslargedevelopmentpotentialinmanyapplica

6、tions，forexample，identityjudgment，automaticsurveillance，accesscontrol，andsoon．Facerecognitiontechnologyisgoingtoamatureandpracticalstageafteraresearchhistoryofthirtyandmoreyears．However,therecognitionperformanceofmanyfacerecognitionalgorithmwilldramaticallydecreasebecauseo

7、fsomevariationsthatincludetheaccuratedegreeoffacelocationanddifferentlightingconditions，headposes，facialexpression，occlusiononface，andsoon．Andfacerecognitiontechnologyisstilllimitedtoasmallapplicationfields．Therefore，robustfacerecognitiontechnologybecomesanimportantresearc

8、hissueatpresent．Inthisthesis，mainresearchworksincludefastfacedetection，facerecognitionusi