【摘 要】
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在如今的互联网时代,电子商务、社交网络等网络应用日益盛行。与之相关的信息安全问题成为人们关注的焦点,对高效认证技术的需求越来越迫切。人脸识别技术作为一种高可靠性的
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在如今的互联网时代,电子商务、社交网络等网络应用日益盛行。与之相关的信息安全问题成为人们关注的焦点,对高效认证技术的需求越来越迫切。人脸识别技术作为一种高可靠性的身份认证手段,越来越受到人们的重视,具有广阔的应用前景和重要的研究价值。本文从人脸识别系统的框架入手,针对系统各部分相关的算法进行研究,主要工作内容如下:(1)图像预处理方法研究。分析并研究一种图像自适应增强算法,该算法依据图像全局信息确定参数,对于总体偏暗而局部偏亮的图像增强效果并不理想。为此,本文在原算法基础上引入滑动窗口的局部增强方法,有效改善了算法的增强效果。同时针对人脸图像的光照变化问题,本文研究了一种基于同态滤波的人脸图像光照归一化方法,使得处理后人脸图像具有一致的光照,去除光照变化带来的影响。(2)人脸检测方法研究。针对基于Adaboost算法的人脸检测方法在复杂场景中误检测率高的问题,本文研究了一种基于肤色分割和Adaboost算法的人脸检测方法。该方法在Adaboost检测算法后,加入肤色信息的后验证过程,利用人脸特有的肤色信息剔除误检,提高人脸检测的准确率。(3)人脸表示方法研究。为了提取人脸图像中更为有效的表示信息,本文研究了一种多特征融合的人脸表示方法。该方法首先提取LBP和Gabor单一特征,然后在特征层对多种单一特征进行融合,作为最终的人脸表示。实验表明,将人脸的多种特征融合作为人脸表示能够综合单一特征的良好特性,并有效提升人脸识别准确率。(4)系统实现。通过将本文提出的相关算法进行整合,并以教研室的实际项目为依托,设计并实现了一套人脸识别系统,该系统具备人脸注册、人脸识别和信息管理等多个功能模块,能够满足实际应用的需求。
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