毕业论文：变化光照条件下人脸识别算法研究本文是毕业论文，毕业论文，泛指专科毕业论文、本科毕业论文（学士学位毕业论文）、硕士研究生毕业论文（硕士学位论文）、博士研究生毕业论文（博士学位论文）等。（以上内容来自百度百科）今天为大家推荐一篇毕业论文，供大家参考。第一章绪论1.1本课题研究背景和意义现代生活中，人们对个人隐私和信息安全的保密性要求越来越高，如何快速有效地进行身份验证和识别成为人们日益关注和讨论的焦点。在身份验证识别方面，传统的验证识别方式包括账号密码，钥匙，ID卡等，这类身份验证工具存在许多漏洞，一旦被遗忘或者被盗用和伪造，将带来不必要的麻烦，甚至可能导致巨大的损失。当下，以指纹识别、虹膜识别、声纹识别、人脸识别等高科技识别手段为代表的生物特征识别技术悄然兴起，生物特征识别利用每个人与众不同的生理特征作为识别依据，具备更广泛的唯一性和安全性[1]。人脸识别是一种非接触的生物特征识别技术，它是通过摄像头采集图像，经过人脸检测和尺寸裁剪之后，与本地存储的人脸图像自动对比识别，从而做出判断。人脸识别在众多领域都有了广泛的应用，如：在火车站使用人脸识别装置可以自动将待检查乘客的人脸信息和购票身份证件上的人脸信息进行识别对比，实现快速地检票，提高火车站工作人员的工作效率。此外，在银行的ATM取款机上使用人脸识别手段，可以自动识别前来存取款人的身份信息是否和银行留存的信息一致，既省去了用户输入密码的繁琐程序，更避免了不法分子盗取银行卡密码，确保了用户的账户安全。人脸识别至今已有五十余年的历史经过国内外的专家学者们的不断研究和发展，已经积累了丰富的理论研究和实践成果，目前也有越来越多的人脸识别产品被生产研发出来，人脸识别的研究推动了社会的发展和科技的进步。国内对人脸识别研究十分重视，有许多的高校专门成立了专门研究人脸识别的图像处理实验室，此外，不少专注人脸识别产品的商业公司成立逐渐兴起，比如商汤科技旷视科技、云丛科技等高科技公司[2]，在2015年德国CeBIT(汉诺威消费电子、信息及通信博览会)，中国的蚂蚁金服公司在博览会上成功地演示了蚂蚁金服的SmiletoPay扫脸技术[3]，该技术在最新的测试报告中准确率已达99.6%，再配合眼纹等多因子验证，准确率为99.99%，远超肉眼识别97%的准确率。.........1.2本课题研究现状Adini和Jacobs等[8]最早提出光照变化对人脸识别的影响，光照变化给人脸图像带来的影响主要表现在对人脸图像整体灰度分布和人脸图像边缘信息带来的影响。随着光照问题引起越来越多的学者专家关注，越来越多的解决方法被提了出来。目前，人脸识别中解---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---决光照问题的方法有以下几类：光照归一化方法[8]是通过图像处理技术减少光照给图像带来的影响，光照补偿中常用的方法有：对数变换[9]、直方图均衡化[10]、伽马校正[10]、同态滤波[11]等。对数变换根据对数函数的特性对图像的灰度进行调整，可以很好地改善图像对比度等情况。直方图均衡化是最常使用的一种光照补偿方法，直方图均衡化是在全局域范围上，将原始图像的直方图分布情况变成均匀分布的状态，以此来达到对比度增强的目的，直方图均衡化对光照不均匀的情况并不能有明显的改进，为此，文献[12]提出了分块直方图均衡化的方法。伽马校正是一种非线性的灰度调整方法，在人脸识别中常被采用的有伽马强度校正和分段伽马校正。同态滤波是一种依赖于同态滤波器（传递函数）的频域处理方法，同态滤波器通过压缩代表光照成分的低频部分，扩展高频部分来使图像的亮度分布均匀，从而减弱光照影响。Shashua等[13]在2001年研究了光模型下的商图像，但是训练集和测试集的特征不能正确对齐匹配时，识别效果将明显下降。光照锥[15]方法是也是对光照进行建模的一种，光照锥方法需要同一个人在所有可能光照情况下的人脸图像然后在低维子空间中构建出模型。文献[14]中提出了基于球谐函数的描述，该方法需要事先知道光源和大量的训练集信息。模型的方法在实际应用中有许多局限性，并不适合现实系统。..........第二...