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NIR人脸图像识别方法研究

作　者: 殷朝阳
导　师: 宋耀良; 李智强
学　校: 南京理工大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 近红外人脸识别 Contourlet变换支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 7次
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内容摘要

人脸识别(Face Recognition)作为生物特征识别领域,是对一个人的身份进行有效认证的重要识别技术,在公共安全、银行系统、军事、海关等领域都有着广泛的应用前景。该项技术涉及到计算机视觉、生理学、人工智能、认知科学、心理学等多个重要领域,是模式识别、图像处理等学科中一项极具潜力的研究课题。目前为止,应用最多的是基于可见光的人脸识别系统,该类系统易受光照、姿态等一些因素的影响。近年来,针对可见光人脸识别技术存在的不足,部分学者提出了基于近红外光的人脸识别算法,该方法能有效减少光照这一不利因素对人脸识别系统性能的影响,目前,已逐渐成为人脸识别领域的研究热点。在目前的近红外人脸识别研究方法中,出现了多种算法,诸如：PCA、LBP、DBC等,这些算法各有优势,但是在识别率等方面却存在一定的不足。基于此,本文提出了一种融合了Contourlet变换与支持向量机(SVM)训练法的近红外(NIR)人脸识别新算法,即基于Contourlet和SVM的近红外人脸识别算法。本文的主要工作如下：1本文罗列了一些常用的生物特征,并对生物特征识别技术及应用领域、应用前景等内容作了简要概括；分析了人脸识别技术的研究背景及国内外此项技术的发展现状；阐述了人脸识别技术研究的大致内容；总结了人脸识别系统与其他生物识别系统相比所具有的独特优势；综合评述了人脸识别技术研究的意义；最后简要介绍了人脸识别系统广泛应用的各个领域；为了消除或降低一些不利因素给人脸识别性能带来的不利影响,我们提出了基于近红外光的人脸识别方案。2其次简要介绍了人脸识别技术及此系统的基本框架,国内外典型的人脸识别商业系统及产品,现有的人脸识别方法。人脸识别技术作为一种最直观、最自然的生物可视化识别技术,在我们的生产生活中正发挥着越来越重要的作用。3接着分析了人脸识别研究的难点,光照、表情、姿态等因素成为了制约人脸识别技术发展的一大障碍；之后又对红外光(包括热红外光和近红外光两种光照)人脸成像的特点做了简要的总结,证明了基于近红外光的人脸识别技术是一种较为实用、有效且目前来说对光照及姿态变化有良好适应性的前沿技术,并且列举了一些近红外人脸识别的方法。4针对人脸识别技术存在的诸多不足,本文提出了一种基于近红外人脸识别的新算法,即基于Contourlet和SVM的近红外人脸识别算法。本算法首先对近红外光照下的人脸图像通过Contourlet变换得到特征数据,然后利用SVM进行分类与识别。该算法有效结合了Contourlet变换的特征提取和SVM的分类能力,将两者有效结合在一起共同对人脸图像进行识别,不仅提高了识别率,同时也提高了分类器的分类能力,是一种高效且精准的人脸识别算法。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-11
1 绪论  11-21
  1.1 生物特征识别技术  11-15
    1.1.1 生物特征识别技术及分类  11-14
    1.1.2 生物特征识别技术的应用及发展前景  14-15
  1.2 人类识别研究的背景  15-16
  1.3 人脸识别研究的现状及意义  16-18
    1.3.1 人脸识别研究的现状  16-17
    1.3.2 人脸识别研究的意义  17-18
  1.4 本文的研究内容  18
  1.5 本文的章节框架  18-21
2 人脸识别技术  21-31
  2.1 引言  21
  2.2 人脸识别系统的主要研究内容  21-23
  2.3 人脸识别的主要商业领域  23-25
  2.4 人脸识别的主要应用领域  25-26
  2.5 人脸识别的方法  26-29
  2.6 本章小结  29-31
3 近红外人脸识别研究  31-39
  3.1 引言  31
  3.2 人脸识别研究的难点  31-32
  3.3 影响人脸识别研究的主要因素  32-33
    3.3.1 光照变化对人脸识别的影响  32
    3.3.2 表情变化对人脸识别的影响  32
    3.3.3 姿态变化对人脸识别的影响  32-33
  3.4 红外人脸成像特点  33-36
    3.4.1 热红外人脸成像特点  34-35
    3.4.2 近红外人脸成像特点  35-36
  3.5 近红外人脸成像采集设备  36
  3.6 近红外人脸识别技术  36-37
  3.7 本章小结  37-39
4 Contourlet和SVM融合的近红外人脸识别方法  39-47
  4.1 引言  39
  4.2 基于近红外人脸识别技术的常用算法及新算法  39-40
  4.3 Contourlet变换及SVM  40-42
    4.3.1 Contourlet变换  40-41
    4.3.2 SVM  41-42
  4.4 算法的实现流程  42-43
  4.5 实验结果与分析  43-45
  4.6 本章小结  45-47
5 总结与展望  47-49
  5.1 总结  47
  5.2 展望  47-49
致谢  49-51
参考文献  51-55

NIR人脸图像识别方法研究

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