【摘 要】
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光照条件的变化是导致人脸识别率下降的主要原因之一。当人在室内进行人脸注册,室内条件下可以正常识别,但在室外的识别效果就非常差。这就需要针对实际工作中的人脸识别问题
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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光照条件的变化是导致人脸识别率下降的主要原因之一。当人在室内进行人脸注册,室内条件下可以正常识别,但在室外的识别效果就非常差。这就需要针对实际工作中的人脸识别问题提出一种方法,这种方法首先要能够解决在光照环境极端条件下的人脸识别问题,但同时不能影响正常光照条件下的识别。
本文提出两种异构人脸图像融合:原始图像和光照预处理后人脸图像融合,可见光和近红外光人脸图像融合,分别基于分值匹配层和决策层的融合。在分值层的融合上提出了基于SRC(Sparse Represenration Classify)分类器的融合方法以及基于最近邻分类器的融合方法。在决策层的融合提出了基于投票分类的改进融合方法。
本文提出的融合方法如下:
(1)在分值匹配层提出了基于SRC分类器的融合方法。首先,对人脸进行预处理,并使用处理后的人脸图像集和原始人脸图像集作为训练样本。其次,针对扩充后的两个训练样本集一原始人脸图像和预处理变换后的图像,在SRC分类器基础上,提出了一种融合方法用于提升识别性能。
(2)在分值匹配层同时提出了基于最近邻分类器的融合方法。对于原始图像,与原始图像注册集进行比对,挑选出其中最匹配的两个模板并计算相应的相似度,同样对于预处理图像,与预处理图像注册集进行比对,挑选出其中最匹配的两个处理后的模板并计算相应的相似度。最后通过这四个相似度计算出对应的两个相对分数值,并通过比较分数值的大小判断采用哪种图像的识别结果。
(3)在决策层提出了基于投票分类的改进融合方法,该方法引进了分值参考,共可以分为四个步骤:类别排名,分值归一化,分值加和及排序。
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