【摘 要】
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随着电子商务、金融、安全防护和通行等领域的不断发展,人脸与身份证识别技术在越来越多领域中发挥着巨大作用。传统的机场安检工作存在一定局限性,对持假证件、持他人证件通
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随着电子商务、金融、安全防护和通行等领域的不断发展,人脸与身份证识别技术在越来越多领域中发挥着巨大作用。传统的机场安检工作存在一定局限性,对持假证件、持他人证件通关者缺乏高效、准确的鉴别方法,并且存在极大的安全隐患,人脸、身份证合一技术的广泛运用,使得身份验证变得高效便捷,既提高了识别准确性,又保证了机场的安全。理想的机场安检环境下,人脸识别率较高,现今新疆小部分机场存在复杂光照的影响,早上曝光直射和晚上背光等因素导致现场采集的人脸图像部分信息丢失,从而影响了识别率。同时,现在身份证大多是十年前或更长时间前拍摄的,人脸部分特征会随着时间发生改变,若直接用身份证图像与现场采集的人脸图像进行匹配,也会降低识别率。本论文依托于四川省科技计划重点研发项目“民航机场旅客自助安检系统关键技术研究”,通过对现场采集的人脸图像进行自适应的光照预处理,以减少复杂光照带来的影响;通过准确的提取人脸图像不受时间影响的特征,从而解决跨年龄人脸身份证图像的匹配验证问题。本论文研究内容和方法如下:在人脸图像光照预处理方法研究方面,分析常用方法的原理并进行实例验证,通过各方法优缺点比较,提出了一种基于大津法(OTSU)与K-means结合的自适应图像分割方法。首先对人脸图像受光照不同的区域进行自适应分割,再对每个区域进行Gamma校正,以减少复杂光照带来的影响。使用数据对相关方法进行验证分析,得出本文方法在不同光照影响下处理效果比其余方法更好。在人脸图像不受时间影响的特征提取方法研究方面,本文选取几何特征作为人脸图像的稳定特征。分析常用特征点定位方法的原理并进行实例验证,通过各方法优缺点比较,提出一种基于主动外观模型(AAM)与灰度共生矩阵(GLCM)特征融合的特征点定位方法。首先对样本进行形状、纹理建模,再融合样本特征点附近的灰度关联信息。使用数据对相关方法进行验证分析,得出本文方法比其余方法更能准确定位身份证人脸图像的几何特征点。在以上研究基础上,完成人脸身份验证系统的开发,并在复杂光照环境下实现人脸身份证图像的识别验证。
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