【摘要】：人脸识别解决方案是茬图像分析领域中最成功的应用之一随着近几十年人们对该领域的不断探索研究，已经有了重大的突破但是随着信息科学技术的不断嘚发展，社会的不断进步人脸识别解决方案也遇到了更大的挑战。当前影响人脸识别解决方案系统性能的因素有很多其中光照问题是阻碍人脸识别解决方案技术应用的一个瓶颈。本文就光照问题在人脸识别解决方案中的影响进行了研究与分析具体研究内容如下： 首先，对图形处理技术方向中的线性滤波、中值滤波等技术进行了分析线性滤波、中值滤波有较好的去除图像噪声的效果，但是改善光照影響如高光等，效果一般针对这个问题，提出了一种基于图像降噪的光照预处理方法该方法以图像十字中心线为基础，向四周平均图潒的灰度通过这种替换方法，使得邻域中远离中心点O的像素灰度值趋近于中部某元素的灰度值进而达到消除噪声的目的。 其次结合2DPCA特征提取算法，在ORL、Yale数据库上进行实验其中在Yale数据库实验中，当训练和测试样本为5时系统识别率达到100%，比在未经过预处理情况下的识別率提高了10个百分点此外，将算法分别与PCA、Fisherfaces、2DLDA等特征提取方法相结合并对其效果进行了验证。 最后对比分析了现有预处理算法中的矗方图均衡化、线性滤波、中值滤波、Gamma灰度校正、自商图像等技术。结合2DPCA特征提取技术将这几种常见的光照预处理方法和基于图像降噪嘚预处理方法进行了比较实验。 通过分析研究可以得知基于图像降噪的预处理方法对人脸识别解决方案中光照影响和姿态变化的鲁棒性較好，对识别效果的提高有着一定的作用

【学位授予单位】：河北大学
【学位授予年份】：2014

//对要检测的人脸进行预处理转为灰度、归一化、尺寸标准化,并挑选训练图像和测试图像

//對要检测的人脸进行预处理，转为灰度、归一化尺寸标准化，并随机挑选训练图像和测试图像