人臉識別是指采用機器對人臉圖像進行分析處理,從而提取出有效的識別信息,達到身份辨認的目的。人臉識別技術是目前模式識別研究領域中一個富有挑戰性的課題,不僅具有重要的學術意義,而且在軍事
、商業和法律等諸多領域有著廣泛的應用前景。迄今為止,已經提出了很多算法來處理人臉識別問題,其中基於代數特征的人臉識別方法是當前人臉識別方法的主流,並且了較好的實驗效果。光照問題是人臉識別領域麵臨的主要難題之一,由於光照變化使得麵部特征不再明顯而具有分辨能力,這樣造成了人臉的類內差異變大,甚至大於類間差異。同一個人在不同光照條件下得到的圖像之間的差異,可能比不同人在同一光照條件下得到的圖像之間的差異還要大。

由於光照作用, 可能使得人臉部分關鍵特征更加突出或由於陰影、遮擋等影響而被弱化,因此,光照作用的影響使得人臉的關鍵特征分別處於不同的灰度尺度空間中,而理想條件下的人臉圖像其關鍵特征幾乎處於相同的灰度尺度下。近年來,國內外提出了許多方法來處理此問題,這些方法可以大致分為以下三種思路:不變特征提取法、人臉建模法和光照補償法。在光照補償算法中,常使用的方法是:直方圖均衡、 Gamma校正
、對數變換等,但是這些方法過於簡單,對識別率的提高仍然不夠理想。錐方法
、3D子空間模型等建模法用於處理光照問題時有一定的優勢,然而其理論性很強,需要3D 模型來分析不同光照對人臉圖像的影響,計算太複雜,實用性受到很大局限。

不變特征提取方法中,自商圖像是對商圖像方法的改進,但dan因yin其qi使shi用yong的de高gao斯si濾lv波bo器qi在zai低di頻pin部bu分fen不bu能neng保bao持chi邊bian界jie等deng細xi節jie信xin息xi，由you於yu小xiao波bo的de多duo尺chi度du分fen析xi能neng力li能neng夠gou從cong受shou光guang照zhao影ying響xiang嚴yan重zhong的de圖tu像xiang低di頻pin部bu分fen提ti取qu細xi節jie信xin息xi(邊緣
、輪廓等),我wo們men提ti出chu經jing對dui數shu尺chi度du變bian換huan後hou的de基ji於yu小xiao波bo變bian換huan的de光guang照zhao條tiao件jian下xia多duo尺chi度du人ren臉lian輪lun廓kuo提ti取qu的de人ren臉lian識shi別bie方fang法fa。然ran後hou通tong過guo小xiao波bo逆ni變bian換huan得de到dao需xu要yao的de信xin號hao。小xiao波bo去qu噪zao模mo型xing是shi圖tu像xiang去qu噪zao應ying用yong中zhong一yi個ge成cheng功gong的de模mo型xing,與其他方法相比,如維納濾波,高斯濾波,基於小波的方法能夠堅持圖像細節部分,特別是,由於扔掉的小波係數是高頻部分的細節信息,因而,本文提出的基於小波變換的多尺度人臉輪廓的提取方法,能夠在圖像低頻光照部分堅持邊界等細節信息,這對光照下人臉輪廓的提取具有重要的意義。中國糧油儀器網 http://www.98fo.cn/