多姿态、光照不均人脸图像的子空间人脸识别方法研究

针对人脸识别中存在的光照不均匀问题,提出了一种预处理链技术,能达到很好的光照补偿效果。为了提高多姿态、多表情、多细节人脸图像的人脸识别率,设计了一种将最近邻分类器与支持向量机相结合的分类算法（NN-SVM）,基于该分类算法提出了一种基于Gabor变换和NN-SVM的子空间人脸识别方法。在FERET和ORL两大人脸数据库中对所提方法进行性能评估,实验结果表明所提出方法能有效的解决人脸识别中光照不均匀问题,大大的提高人脸识别率,而且相比其他现存的人脸识别方法,所设计的方法具有更好、更稳定的识别效果。     

一种快速人眼精确定位算法

文中提出了一种基于最小外接矩形算法的人眼精确定位方法,该算法将顶点链码与离散格林理论相结合用于快速提取目标图像的最小外接矩形、求出目标图像的面积、形心和主轴.本文首先采用肤色分割与灰度投影相结合的方法快速定位到人脸,然后根据人脸的水平灰度投影曲线确定出人眼的大致位置,最后利用本文提出的算法实现了人眼的精确定位.实验结果表明该算法能快速、有效地进行人眼精确定位.     

光照不均人脸图像的子空间人脸识别方法研究

针对人脸识别中存在的光照不均匀问题,提出了一种预处理链技术,能达到很好的光照补偿效果。为了提高多姿态、多表情、多细节人脸图像的人脸识别率,设计了一种将最近邻分类器与支持向量机相结合的分类算法(NN-SVM),基于该分类算法提出了一种基于Gabor变换和NN-SVM的子空间人脸识别方法。在FERET和ORL两大人脸数据库中对所提方法进行性能评估,实验结果表明所提出方法能有效地解决人脸识别中光照不均匀问题,大大提高人脸识别率,而且相比其他现有的人脸识别方法,所设计的方法具有更好、更稳定的识别效果。