基于Gabor特征的人臉識(shí)別.pdf

1、人臉識(shí)別作為一種重要的生物特征識(shí)別技術(shù)，在身份認(rèn)證中扮演著重要角色。在人臉識(shí)別過程中，圖像預(yù)處理和特征提取占有重要的地位。光照處理和人臉幾何矯正是圖像預(yù)處理的主要內(nèi)容。二維Gabor小波變換從不同尺度和方向反映人臉圖像局部范圍內(nèi)像素灰度值的變化情況，其中，Gabor幅值和相位包含了豐富的判別信息，因此常常用于特征提取。
　　 本文針對(duì)正面人臉識(shí)別展開研究，在圖像預(yù)處理和基于Gabor變換的特征提取方面，完成了一些工作，主要工作包

2、括:
　　 (1)研究并實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別相關(guān)的圖像預(yù)處理技術(shù)。對(duì)于人臉圖像的輻射校正，引入并實(shí)現(xiàn)了基于Retinex理論的SSR算法;對(duì)于人臉圖像的幾何校正，通過構(gòu)建左、右眼及嘴巴中心的ASEF濾波器定位面部雙眼和嘴巴的中心位置，將定位得到的三個(gè)中心點(diǎn)用于人臉圖像的幾何校正，從而實(shí)現(xiàn)了人臉圖像的幾何規(guī)范化預(yù)處理。
　　 (2)針對(duì)基于局部Gabor二值模式特征的人臉識(shí)別方法提取的特征維數(shù)過高的問題，采用了白化主成分分析技術(shù)

3、進(jìn)行特征降維。首先利用主成分分析降維技術(shù)，然后對(duì)降維后的主成分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行白化變換。通過這樣的處理，不僅降低了特征維數(shù)，而且提高了特征的判別能力和魯棒性。
　　 (3)提出了一種基于PDOGP的人臉特征表征模型。Gabor相位包含了大量的判別信息，并對(duì)光照不敏感;主方向模式則抓住了鄰域像素之間的相互作用（方向關(guān)系）。因此利用主方向模式對(duì)Gabor相位進(jìn)行編碼，然后對(duì)編碼圖像進(jìn)行分塊并提取直方圖序列。用得到的直方圖序列作為人臉特征表示