基于平均能量和LBP的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、隨著信息科技的迅猛發(fā)展,計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的更新?lián)Q代拓展了圖像應(yīng)用領(lǐng)域。人們對(duì)遠(yuǎn)程會(huì)議、電子商務(wù)、遠(yuǎn)程教育等技術(shù)的需求不斷增加,相關(guān)技術(shù)也得到了快速的發(fā)展。人臉圖像識(shí)別是模式識(shí)別研究領(lǐng)域的一個(gè)非常活躍的研究方向,它在安全、商貿(mào)和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域都有廣闊的應(yīng)用前景,諸如刑偵破案、證件驗(yàn)證、人口控制和視頻監(jiān)視等。為了滿足這方面的需求,一個(gè)安全可靠,時(shí)效性高的身份鑒別系統(tǒng)成為相關(guān)人士的迫切需求,以期為自身提供放心的安全保證,使自己的權(quán)益免受非法的侵

2、害。
  然而人臉圖像在獲取、壓縮、處理、傳輸、存儲(chǔ)和顯示等過(guò)程中會(huì)帶來(lái)不同程度和類型的失真,而且考慮到人臉圖像的特殊性,人的表情、頭部的姿態(tài)、眼睛的開閉、各種飾物、頭發(fā)的遮擋等多種因素也會(huì)對(duì)人臉圖像的質(zhì)量造成影響,低質(zhì)量的人臉圖像勢(shì)必對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能造成負(fù)面的影響,因此在相應(yīng)的處理和應(yīng)用領(lǐng)域建立有效的人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)體系具有重大意義。
  人臉圖像質(zhì)量對(duì)人臉識(shí)別等各種與人臉圖像相關(guān)的系統(tǒng)的執(zhí)行性能具有重大的影響,因此對(duì)

3、人臉圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究也逐漸得到了人們的重視。由于影響人臉圖像質(zhì)量的因素的特殊性,而且影響人臉圖像質(zhì)量的因素眾多,評(píng)價(jià)人臉圖像的方法與傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)有很大的不同。
  在本文中,主要對(duì)影響因素中的模糊情況和光照變化對(duì)人臉圖像質(zhì)量的影響進(jìn)行了評(píng)價(jià)。針對(duì)圖像模糊的情況,定義了圖像平均能量的概念,通過(guò)計(jì)算人臉圖像在頻域內(nèi)的整體能量分布情況作為平均能量的數(shù)值,以此值來(lái)評(píng)價(jià)該圖像的模糊程度。其次,針對(duì)光照變化的因素,以人臉圖像的左右對(duì)稱

4、程度作為參考進(jìn)行評(píng)價(jià),首先分別對(duì)質(zhì)量好和質(zhì)量差的人臉圖像的若干左右對(duì)稱子窗口進(jìn)行局部二進(jìn)制模式(Local Binary Pattern,LBP)特征的提??;把提取到的LBP特征值作為訓(xùn)練樣本,利用AdaBoost算法對(duì)這些樣本進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,最終得到對(duì)圖像對(duì)稱情況鑒別力最強(qiáng)的若干個(gè)特征;這些特征對(duì)應(yīng)著不同的子窗口,通過(guò)計(jì)算這些左右對(duì)稱子窗口的灰度直方圖的差值,得到圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)。
  通過(guò)實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證,本文提出的這兩種方法對(duì)人

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