基于RGB颜色空间的红外偏振人脸识别

摘要：

热红外成像在人脸识别中具有重要的应用价值,但存在分辨率低、细节不清、边界模糊等不足.通过分析人脸长波红外偏振图像的特征,研究偏振探测技术对人脸热红外成像纹理细节的增强效果;基于高斯差分(DoG)边缘特征图像修正色域通道映射权重,提出一种人脸偏振热像RGB空间融合框架;利用方向梯度直方图(HOG)获取红外偏振人脸特征,提出一种基于支持向量机(SVM)的人脸识别方法.实验结果表明,偏振探测能够增强人脸红外热像的纹理和细节,RGB色域融合可以提高人脸长波红外热像的结构相似性,偏振红外人脸热像的质量指标整体优于普通红外热像;利用偏振红外人脸热像进行人脸识别时,所提框架的精度可达到75.6％.

关键词：偏振热像、人脸识别、色域融合、支持向量机

所属期刊栏目：59

分类号：O436(光学)

资助基金：国家自然科学基金;安徽省教育厅高校自然科学重点项目;安徽省教育厅高校自然科学重点项目;安徽省自然科学基金;安徽省自然科学基金;安徽省重点研究与开发计划项目;安徽省高校优秀青年人才支持计划项目;安徽省高校优秀青年人才支持计划项目

在线出版日期：2022-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：525-533