视频人脸图像的品质检测算法
时间:2017-06-08 21:25 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
| 人脸图像品质评估基于传统的图像质量评价。人脸图像的机器评价和人的主观评价的一致性是人脸品质评估的一大问题。同时，人脸图像的质量也严重影响人脸识别系统的表现，人脸识别中大部分的匹配错误是由低质量的输入图像导致的，这也是当前大部分人脸识别系统的瓶颈之一。在本文中，对人脸图像品质评估做的相关工作有：（ 1 ） 本文介绍了 ISO/IEC CD 19794-5 的人脸图像标准 , 以及当前主要的人脸图像品质评估算法。（ 2 ） 对已有的两个算法进行改进融合 ， 提出了改进后的人脸图像品质评估算法，兼顾了面部特征和图像特征，给出人脸图像的得分。（ 3 ） 设计实验并通过实验表明 ， 对人脸图像做评价后得出的结果与人的主观感受比较吻合。同时，对人脸图像作评价与选优后，能够在一定程度上提高人脸识别系统的准确性。9890 关键词 人脸图像品质评估 主观评价 客观评价 图像特征 人脸识别准确性Title Title Title Title ： ： ： ： Quality assessment of face images in video Abstract Abstract Abstract Abstract Face image quality assessment bases on the traditional quality assessment.The consistency between subjective evaluation and machine evaluation of face images is a big problem.At the same time,Performance of face recognition system is dependent on quality of acquired face image samples.Poor sample quality is a main reason for matching errors in face recognition systems,and may be one of the main weaknesses of some implementations.In this paper, the related work on the face image quality assessment can be summarized as follows: (1) .The ISO / IEC CD 19794-5's face image standard is introduced, as well as the current face image quality assessment algorithms. (2) .Based on the integration of two algorithms mentioned earlier, a new face image quality assessment algorithm is raised.The algorithm takes into account both the facial features and image features, giving a score of the face images. (3) .Experiments show that subjective evaluation by this algorithm matchs well with the human machine evaluation.Also,by selecting the best face images,improves the accuracy of face recognition systems. Keywords Face quality assessment, subjective evaluation , objective evaluation , image features, accuracy of face recognition目 次 1 引言 . 1 1.1 背景 .. 1 1.2 人脸图像品质评估的研究现状 2 1.3 OpenCV 概述 . 3 1.4 本文主要研究工作 .. 3 2 人脸品质评估概述 . 5 2.1 影响人脸图像质量的因素 . 5 2.2 人脸图像品质评估与传统的图像品质评估 7 2.3 人脸图像标准 8 3 人脸品质评估算法 .. 11 3.1 人脸品质评估算法概述 11 3.2 多指标评价方法 . 11 3.2.1 算法 I .. 13 3.2.2 算法 II 17 3.2.3 算法 III . 20 3.3 理想化模型方法 . 21 3.4 改进后的多指标评价算法 23 4 用 C++ 和 OpenCV 实现人脸品质评估算法 . 26 4.1 人脸、眼睛和嘴巴的检测 26 4.1.1 检测人脸 . 26 4.1.2 检测眼睛 27 4.1.3 检测嘴巴 27 4.2 各指标评价的实现 .. 28 4.3 MFC 程序实现 .. 29 5 人脸图像品质评估实验 33 5.1 机器评价与主观评价的契合度 33 5.2 人脸图像品质评估与人脸识别准确性 . 33 结 论 .. 36 致 谢 .. 37 参 考 文 献 . 38 附录 1 部分代码 40 附录 2 “ 机器评价与主观评价的契合度 ” 实验数据 531 1 1 1 引言引言引言引言 1.1 1.1 1.1 1.1 背景背景背景背景 近年来，越来越多的领域需要安全可靠的身份识别，各种人体内在的生物 (责任编辑：qin) |