【摘 要】
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人脸识别作为一项典型的生物特征识别技术,涉及多个学科,例如图像处理、生理学、模式识别等,同时在国家安全、信息金融安全等范畴也具备很高的社会价值和应用前景。眼睛作为
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人脸识别作为一项典型的生物特征识别技术,涉及多个学科,例如图像处理、生理学、模式识别等,同时在国家安全、信息金融安全等范畴也具备很高的社会价值和应用前景。眼睛作为最重要的面部特征,其定位是人脸识别、人脸分析等的前提,但是人眼定位的精度极易受到非均匀光照和噪声的影响。本文针对这一问题开展了研究,并提出三种非均匀光照环境下人眼定位算法:1.基于Retinex和高判别特征的人眼定位算法。首先使用Retinex算法对原始人脸图像进行光照归一化处理,其次针对归一化后的人脸图像提取人眼候选点的LTP(局部三元模式)特征和LPQ(局部相位量化)特征,再次利用训练集特征训练出SVM(支持向量机)分类模型,然后通过得到的SVM分类模型粗定位出人眼位置,再通过高斯拟合精确定位出人眼位置,最后验证人眼定位的精度。该算法在CMU PIE,Yale B和AR三个经典的人脸库上进行了测试,并与当前主流算法:自商图像法(SQI)、快速对数总变差方法(FLTV)等进行了比较。2.基于小波变换和高判别特征的人眼定位算法。首先利用小波变换对原始人脸图像进行光照归一化处理,其次针对归一化后的人脸图像提取人眼候选点的高判别力特征,再次进行光照鲁棒人眼定位,最后验证人眼定位的精度。该方法同样在三个经典的人脸库上进行了测试,并与当前主流算法和上述算法进行了比较。3.基于NSCT和高判别特征的人眼定位算法。首先利用NSCT(非下采样Contourlet变换)对原始人脸图像进行光照归一化处理,其次针对归一化后的人脸图像提取人眼候选点的高判别力特征,再次进行光照鲁棒人眼定位,最后验证人眼定位的精度。该方法同样也在三个经典的人脸库上进行了测试,并与当前主流算法和上述两种算法都进行了比较分析。
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