【摘 要】
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人脸识别技术作为计算机视觉和人工智能的一个重要研究方向,经过研究者多年的研究与积累取得了许多重要的研究成果,但在实际视频图像中的人脸识别准确度仍受视频背景、光线、
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人脸识别技术作为计算机视觉和人工智能的一个重要研究方向,经过研究者多年的研究与积累取得了许多重要的研究成果,但在实际视频图像中的人脸识别准确度仍受视频背景、光线、表情、遮挡、“假人脸”等因素的干扰。针对实际人脸识别视频环境和检测中存在的问题,本文在以下四个方向做出改进与创新:(1)为消除视频中背景图像对人脸检测的干扰,提出利用自定义背景模型法对视频图像背景分割,缩小视频图像中人脸检测的范围。(2)为消除光线、逆光等图像噪声对人脸特征提取的干扰,提出将直方图均衡化的方法用于待检测视频图像的预处理,提高视频中人脸细节特征。(3)为降低视频中对“假人脸”的检测,提出一种基于RGB颜色空间的人脸肤色模型法,用于人脸检测后的图像判断,对疑似人脸进行确定。(4)在人脸特征识别方面,采用迭代惩罚策略,计算人脸LBPH特征训练器对人脸交叉训练集识别的正确率和误识率,得出更精确的人脸特征匹配与识别的自适应置信度阈值,提高系统识别的鲁棒性。本文以实现基于人脸识别的身份验证系统为目标,在Haar人脸特征提取和AdaBoost级联训练、LBPH人脸特征提取方面进行了深入研究,完成了对上述改进方法的实现,证明方法可行性,并在一定程度上提高了系统的检测和识别效果,对于人脸识别技术的研究有着积极意义。
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