检索结果-南通市图书馆

作者：曾华武汉工程大学

学位级别：硕士

人脸识别技术具有直观性、被动性及非侵犯性,且人脸的识别以携带方便、识别经济及准确的特点,是现在模式识别领域的专家和学者研究的热点之一。人脸的红外图像可以用于人脸识别的原因是红外人脸图像是由被测对象的人脸皮肤组织和结构的... 详细信息

人脸识别技术具有直观性、被动性及非侵犯性,且人脸的识别以携带方便、识别经济及准确的特点,是现在模式识别领域的专家和学者研究的热点之一。人脸的红外图像可以用于人脸识别的原因是红外人脸图像是由被测对象的人脸皮肤组织和结构的红外热辐射形成的,可以独立于外部光照。又由于热红外图像与人脸面部的血管分布有关,具有唯一性、抗干扰性、具有防伪装防欺诈性。因此,红外人脸图像识别受到越来越多的重视。论文首先研究了红外人脸图像的特点及特征向量的提取,利用红外人脸图像血管交叉点提取出特征向量,利用特征向量来匹配红外人脸图像。然后研究了基于混合高斯分布的红外人脸分割,该方法先用最小错误率的贝叶斯人脸分割算法将人脸的红外图像手动分割成人脸部分和背景部分,若这二部分分别服从不同的高斯分布,分别使用EM算法初始化混合高斯分布的参数,求出人脸部分和背景部分的概率分布。再用各向异性扩散滤波器对人脸图像平滑滤波提取特征向量,增强人脸血管边缘的对比度,再利用高帽分割可以得到红外人脸图像图像中的人脸血管。最后使用特征向量匹配算法来识别红外图像。通过红外人脸图像数据库算法验证。该文提出的算法识别率较高,具有可行性和实用性。

关键词：红外人脸图像混合高斯分布最小错误率贝叶斯公式

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改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取

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应用光学 2023年第1期44卷 61-70页

作者：王鑫刚田军委于亚琳王沁张杰西安工业大学机电工程学院陕西西安710021 西安工业大学光电工程学院陕西西安710021 内蒙古北方重工业集团有限公司内蒙古包头014030

红外人脸图像的边缘轮廓特征对于红外人脸检测、识别等相关应用具有重要价值。针对红外人脸图像边缘轮廓提取时存在伪边缘的问题,提出了一种改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取方法。首先通过对引导滤波算法引入“动态阈值约束因... 详细信息

红外人脸图像的边缘轮廓特征对于红外人脸检测、识别等相关应用具有重要价值。针对红外人脸图像边缘轮廓提取时存在伪边缘的问题,提出了一种改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取方法。首先通过对引导滤波算法引入“动态阈值约束因子”替换原始算法中的高斯滤波,解决了原始算法滤波处理不均匀和造成红外人脸图像弱边缘特征丢失的弊端;接着对原始算法的非极大值抑制进行了改进,在原始计算梯度方向的基础上又增加了4个梯度方向,使得非极大值抑制的插值较原始算法更加精细;最后改进OTSU(大津)算法,构造灰度-梯度映射函数确定最佳阈值,解决了原始算法人为经验确定阈值的局限性。实验结果表明:提出的改进Canny算法的红外人脸轮廓提取方法滤波后的图像,相较于原始Canny算法滤波处理,信噪比性能提升了34.40%,结构相似度性能提升了21.66%;最终的红外人脸边缘轮廓提取实验的优质系数值高于对比实验的其他方法,证明改进后的算法对于红外人脸图像边缘轮廓提取具有优越性。

关键词：红外人脸图像边缘轮廓提取 Canny算法引导滤波 OTSU算法

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一种加权的红外图像线性归一化方法

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武汉理工大学学报 2010年第20期32卷 1-5页

作者：伍世虔卢宇方志军谢志华江西财经大学信息管理学院南昌330013

为了减小环境温度对红外人脸图像的影响,提高红外人脸识别系统的鲁棒性,提出了一种加权的红外图像线性归一化方法。首先,通过改进的0-1标准化得到图像中各点随温度变化的权系数,并利用这些权系数对图像进行温度补偿;然后,为了得到更加... 详细信息

为了减小环境温度对红外人脸图像的影响,提高红外人脸识别系统的鲁棒性,提出了一种加权的红外图像线性归一化方法。首先,通过改进的0-1标准化得到图像中各点随温度变化的权系数,并利用这些权系数对图像进行温度补偿;然后,为了得到更加鲁棒的生物特征,通过血流模型将红外人脸图像转化为血流图;最后,用改进后的归一化相关系数和正确识别率对温度归一化后的图像进行检验。实验结果表明,温度归一化后的红外识别系统具有更高的性能。

关键词：红外人脸图像 0-1标准化归一化归一化相关系数

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红外图像人脸识别研究

红外图像人脸识别研究

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作者：周羽大连理工大学

学位级别：硕士

红外图像人脸识别是利用模式识别、图像处理等方法对由热红外成像设备采集的红外人脸图像进行分类识别的技术。红外图像人脸识别技术可在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足，该技术与可见光人脸识别技术的融合将是今后人脸... 详细信息

红外图像人脸识别是利用模式识别、图像处理等方法对由热红外成像设备采集的红外人脸图像进行分类识别的技术。红外图像人脸识别技术可在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足，该技术与可见光人脸识别技术的融合将是今后人脸识别研究的一个重要方向。本论文在深入研究红外人脸图像特性的基础上，系统研究了几种不同的红外图像人脸识别方法，并进行了相关的实验测试。研究了红外人脸图像的预处理方法。对红外人脸图像手动定位双眼，利用图像的几何变换对红外图像进行旋转、放缩、裁剪等操作，完成红外人脸图像的几何预处理;利用直方图均衡化法对红外人脸图像进行灰度预处理。对主成分分析和线性鉴别分析两种基于统计的红外图像人脸识别方法进行了研究。利用PCA算法对红外人脸图像进行降维并提取其特征向量，对降维后的红外人脸特征采用LDA算法训练生成一个使类间离散度最大、类内离散度最小的最佳分类器。实验结果表明该分类器对红外人脸图像具有较好的分类效果。采用标号图来表示红外人脸图像，标号图的节点用一组描述人脸局部特征的二维Gabor小波变换系数标示，这些节点位于红外人脸图像上对识别有意义的特征点位置上;标号图的边用描述相邻两个节点相对位置的度量信息来标示，由各边组成的网格图结构描述了整个人脸的几何特征。通过红外人脸图像与人脸束图之间的弹性束图匹配，确定标号图上特征点的位置，然后计算特征点位置的二维Gabor小波变换系数并进行人脸的分类识别。基于人工神经网络的基本理论，设计了一个三层BP神经网络。采用PCA+LDA方法对红外人脸图像进行特征提取，将提取出的特征向量用于BP神经网络的训练，得到一个鲁棒性和容错性较强的分类器。实验结果表明采用PCA+LDA与BP神经网络相结合的红外图像人脸识别方法能够达到较高的识别率。

关键词：红外人脸图像主成分分析 Gabor小波变换弹性束图匹配 BP神经网络

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