异质人脸图像识别研究

bb20920d · 发表于 2022-5-8 09:15:12

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雅宝题库解析：
人脸识别是模式识别和计算机视觉领域的基础题目之一，其目的是通过图像处理、模式识别等方法，让计算既能够分析处理人脸图像并识别出人的身份信息。但是人脸是一种变化性很强的特征，这种不稳定性来自于人本身，如姿态，表情，年龄老化等等，也来自于外部环境，如光照等等。这些因素都会极大的影响人脸识别算法的鲁棒性和效果。其中光照的影响是一个十分重要而又不可避免的话题，而近年来针对使用近红外人脸图像来解决光照题目的想法逐渐扩展开来。相对于人脸图像合成和提取光照不变特征等以往处理光照题目的方法来讲，基于近红外的人脸识别算法有着其独有的优势，但同时也带来了新的题目和挑战。由于近红外光会穿透浅表皮肤，反射回图像传感器，从而去除了光照所带来的阴影和皮肤上的斑点，浅表皱纹等信息。但是由于采集近红外人脸图像的条件比较有限，而现今实际生活中大多数的注册图像依旧是可见光图像。若测试图像为近红外图像，则带来了从近红外到可见光人脸图像识别的新的题目，我们又称之为异质人脸图像识别题目。从广义上来讲，近红外到可见光人脸图像的识别只是异质图像人脸识别的一部分，只要是采集条件，采集设备不同的图像，我们都可以称之为异质人脸图像，但这里我们暂且将异质人脸特指为近红外与可见光的人脸图像。本文以异质图像的人脸识别为主要研究内容，阐述并改进了异质人脸识别算法。具体工作和创新点如下：(1) 在BUAA-IRIP人脸数据库上验证典型相关性分析方法结合主成分分析和线性判别分析的异质人脸识别工作。(2) 针对BUAA-IRIP异质人脸数据库的特点，提出一种引入主动外观模型，对所有实验人脸图像进行严格配准，并结合典型相关分析的人脸识别方法，取得了良好的识别效果。(3) 结合主动外观模型配准过程中的形状信息和纹理信息，提出了一种融合纹理特征和形状特征的人脸识别方法，并取得了较好的识别率。

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