学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

面向识别的人脸去光照算法的研究

作　者: 常燕
导　师: 王宏勇
学　校: 河南工业大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 去除光照小波变换 WLFT FII
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 5次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

从人脸识别技术出现至今,已经有三十几年的历史,并且在科技的进步与时代的变化迅速的今天,人脸识别越来越受到重视,并且越来越多的人开始研究与改进。但是到现在,人脸识别技术中的光照问题,仍然是一个很难解决的难题,去除光照影响的算法也被研究者陆续提出,但是所达到的效果不尽人意。本文在对数变换的基础上提出了一种新的算法,WLFT(Wavelet Logarithm Fragments Transformation)算法,这个算法是在小波分解的基础上,对低频分量进行对数变换,由于对数变换只是增加了图像的对比度,并没有使阴影部分与图像中的高光部分之间的亮度差减小,因此将对数变换后的图像通过分段函数调整了图像的亮度,以达到去除阴影的效果。从主观和客观分析,通过WLFT算法处理的人脸图像阴影区域去除效果比对数变换后的效果明显,且保留了图像中的大部分信息。本文提出了一种FII(Face Invariant Image)算法,该算法是从单一图像中,获得人脸的光照无关灰度图。不同于以往去除实景阴影,本文将其用于人脸去光照。本算法是在色度比空间中,计算出信息熵最小的灰度图,即光照无关图。通过主观分析,该算法所获得的灰度图像去除了光照影响,并且没有丢失图像信息和人脸特征。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-13
  1.1 人脸识别技术  8-9
    1.1.1 人脸识别技术的研究意义  8
    1.1.2 人脸识别技术中的问题  8-9
  1.2 本课题研究背景及意义  9-10
  1.3 光照处理算法的研究现状  10-12
  1.4 本文主要内容及文章结构  12-13
第二章人脸识别中去光照算法概述  13-23
  2.1 图像增强方法  13-19
    2.1.1 直方图均衡化  13-14
    2.1.2 Gamma变换  14-17
    2.1.3 对数变换  17-19
  2.2 提取光照不变性方法  19-21
    2.2.1 特征脸算法  19
    2.2.2 自商图像算法  19-21
  2.3 Retinex算法  21-23
第三章 WLFT算法  23-37
  3.1 小波变换  23-29
    3.1.1 小波变换概述  23-24
    3.1.2 连续小波变换  24-26
    3.1.3 离散小波变换  26-29
  3.2 多分辨率分析  29-30
  3.3 小波变换的应用  30-31
  3.4 WLFT算法  31-34
  3.5 WLFT算法过程  34-37
第四章 FII算法  37-47
  4.1 光照无关图的形成  38-41
  4.2 最小熵图像  41-42
  4.3 FII算法的过程  42-47
第五章总结与展望  47-49
  5.1 总结  47-48
  5.2 展望  48-49
参考文献  49-52
致谢  52-53
个人简介  53

面向识别的人脸去光照算法的研究

内容摘要

全文目录

相似论文