基于隐马尔可夫模型的局部遮挡和光照人脸识别-计算机软件与理论专业论文.docx

万方数据 万方数据 独 创 性 声 明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的 说明并表示谢意。 签名： 日期： 年 月 日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘， 允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全 部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后应遵守此规定） 签名： 导师签名： 日期： 年 月 日 万方数据 万方数据 摘 要 摘 要 在现有的众多生物识别技术当中，人脸识别技术以其特有的主动性、用户友 好性以及可靠性等优势，在刑侦、信息安全、自助服务等方面得到了广泛的应用。 因为人脸很容易受到光照、遮挡及表情等诸多因素的影响，使得所获取的人脸图 像之间存在较大的差异，给人脸识别带来了极大的困难。其中以光照和遮挡给人 脸识别造成的影响最为严重，光照可引起人脸图像的灰度信息急剧变化，遮挡会 导致人脸的重要特征信息的丢失，使得普通算法无法正确识别人脸，因此研究光 照和遮挡下的人脸识别显得尤为重要。 提取光照 不变特征 是 处理人脸光照问 题的关键 技术 之一 。基于对 HMM (Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型)的系统研究分析，提出了建立光照人脸 EHMM (Embedded Hidden Markov Model，嵌入式隐马尔可夫模型)的算法。Gabor 特征可以很好地模拟动物视觉皮层的滤波响应，描述人在视觉上存在的尺度和方 向变化，本文用 Gabor 小波提取光照下人脸图像的光照不变特征，并用 2DPCA (2-Dimensional Principal Component Analysis，二维主元分析)对高维特征降维，生 成模型的观测向量，再训练若干光照人脸图像，建立 EHMM 人脸模型。实验表明， EHMM 算法能有效识别光照人脸图像，获得较满意的性能。 深入研究了现有人脸遮挡处理主要技术，本文改进了局部 HMM 方法，提出 了一种针对局部遮挡人脸识别的方法。提取人脸图像的 LBP (Local Binary Pattern， 局部二值模式)特征，再进行 DCT 变换(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)， 获得局部人脸 HMM 的观测向量，分别为面部器官构建局部 HMM，再建立整张人 脸图像的 HMM。LBP 特征对于旋转、尺度及光照有较强的鲁棒性，而 DCT 有接 近于 PCA (Principal Component Analysis，主元分析)的去相关性，能通过降维消除 图像的冗余信息。改进算法利用 Haar 特征估计局部遮挡，并为局部遮挡赋予不同 的权重。基于 AR 人脸数据库的大量实验证明，该局部 HMM 方法能显著提高局部 遮挡人脸图像的识别率。 关键词：人脸识别，光照，局部遮挡，隐马尔可夫模型 I ABSTRACT ABSTRACT Face recognition technology has been widely used in criminal investigation, information security, self-service because of its initiative, user-friendliness and reliability. It was difficulties to recognize face because it is sensitive to many factors such as illumination, occlusion and expressions. The most serious influence are illumination and occlusion. Illumination might take a great change on the intensity of face image. Occlusion would lead to the loss of information. These make the traditional algorithm hard to recognize faces. Therefore, it is particularly important to s