借助人脸识别系统,汽车4S店的销售人员能够快速获取到进店顾客的有关信息,从而有针对性的为顾客提供服务。然而,在实际应用中,采集到的人脸图像常常会出现降质问题。通过人脸图像质量分析,可以有效的限制质量低的人脸图像进入到系统中,进而提升系统的识别性能。由于人脸图像的主观质量分析方法过程较为繁琐,且难以满足系统实时性的需求,因此对客观分析方法的研究显得尤为重要。光照和清晰度失真对人脸图像质量的影响较大,现有人脸图像质量分析方法对光照和清晰度的考察缺乏整体性。基于此,本文以汽车4S店人脸识别系统为基本研究框架,展开对汽车4S店人脸图像的光照和清晰度质量分析的相关研究。本文主要研究内容如下:1.对人脸图像质量分析方法进行了理论研究。了解一些人脸图像质量的主客观分析方法,并且总结比较了它们的优缺点,还归纳了使得人脸图像质量降低的各种因素,探讨了人脸图像质量分析中的难点问题,最后简单预测了这一研究方向今后的发展趋势。2.研究了汽车4S店人脸图像的光照质量分析方法。首先分析了光照变化对汽车4S店人脸图像的影响,然后结合人脸对称性对一种常用的无参考图像质量分析指标进行了改进,在光照对称指标无法准确反应光照质量的情况下,本文进一步考察了光照强度,最后采用乘积的方式融合光照对称指标和光照强度指标,形成了本文的光照质量分析标准,整体上实现了汽车4S店人脸图像的光照质量分析。在汽车4S店人脸库以及Yale B标准人脸图像库上的相关实验结果表明,本文研究方法对汽车4S店人脸识别系统的识别性能有一定提升。3.研究了汽车4S店人脸图像的清晰度质量分析方法。首先研究了清晰度变化对汽车4S店人脸图像的影响,然后对模糊图像的频谱特性进行了分析,为了定量分析出频谱图中反映图像模糊程度的低频分量,在频谱平移的基础上进一步采取了频谱二值化的处理措施,最后形成了本文的清晰度质量分析标准,实现了对汽车4S店人脸图像的清晰度质量分析。在汽车4S店人脸库以及Yale B标准人脸库上的实验结果表明,本文方法可以一定程度上提高汽车4S店人脸识别系统的识别性能。4.对本文研究的光照和清晰度质量分析方法进行了有效整合,形成了一种可对光照、清晰度、背景干扰综合考察的汽车4S店人脸图像质量分析方法,最后在汽车4S店人脸库上通过实验验证了本文研究方法的有效性。