文档介绍：致 谢 在研究生阶段即将结束之际,回顾这两年多的研究生历程,深深感受到身边老师和同学们的真诚的关切和帮助,我要对你们致以真诚的祝福和感谢! 衷心的感谢我的导师孙劲光教授。在研究生阶段过程中,孙老师始终都给我提供最悉心的指导。特别是实验室每个星期的学术会议上,孙老师都会在我们学****的方向上给我们悉心的指导,使我找到自己研究的方向和目标。孙老师广博的知识,孜孜不倦的工作态度给我留下了深刻的印象,并将影响我未来的工作和学****非常感谢实验室的张新君老师、扬子杨师兄, 谢谢他们在我有问题时,不厌其烦的认真地为我解答疑惑。十分感谢实验室的刘旸、孙志鹏、秦宏伟、杨迪、杨渊波、程自龙、张敏等同学,在他们的通力协助和支持下,给了我完成研究课题的勇气和信心,留下了难以忘怀的美好记忆。图形图像实验室的学术氛围使我受益匪浅,相互之间的交流和讨论给予了我莫大的帮助。三人行,必有我师焉!况且还有实验室里那么多优秀的同学和老师的帮助,使我们如鱼得水,遨游于求知的海洋里。实验室里便利的设备资源给我提供了良好的便利,帮助课题得以顺利完成。同时,还要感谢这两年来给我提供便利学****条件的电子与信息工程学院以及所有辛勤教学的老师。在这里我度过了我人生的美好的研究生生活,构造了知识框架,拓展了视野, 同时收获了良师益友。最后,我要感谢我的家人,正是他们在我漫漫求学生涯中给我最大的关心、理解、支持、鼓励。谁言寸草生,报得三春晖! I 摘 要 人脸识别系统中,多种关键技术会对最后识别结果产生影响,而关键技术中的光照在人脸识别中是实现人脸识别常态化最大的一个障碍;同样人脸识别算法是人脸识别中最重要的一个环节,识别算法的好坏、效率的高低直接影响整个识别系统的性能。所以,本文重点探讨人脸识别中的光照预处理和人脸识别算法这个两关键技术。在光照处理方面,提出了基于非线性全局对比度增强的 MSSSR 光照预处理算法。该算法通过非线性全局对比度增强对源图像增强,并利用 Mean - Shift 平滑滤波对光照估计,能够明显的消除 Retinex 算法中不能解决的光晕现象。在人脸识别方面,提出了基于最小生成树覆盖的高维仿生人脸识别算法。该算法采用二维离散小波变换后生成的四个子频带进行加权融合对人脸图像预处理,并在图像预处理基础上,利用 K-L 变换提取全体样本的人脸特征子空间,然后通过多项式核函数把每一类训练样本投影到高维空间,最后用最小生成树覆盖方法对高维投影后的样本进行覆盖。实验表明, 不仅解决了传统人脸识别中未训练样本的误识别问题, 而且把误识别率控制在 5% 的范围内并获得更高的识别率。关键词: Retinex 理论;光照预处理;人脸识别;仿生模式识别 II Abstract Face recognition system, several key techno logies will influence the final result of recognition, and illumination for face recognition is the biggest obstacles to achieve face recognition normalization; and face recognitio n algorithm for face rec ognition is the most important aspect, the recognition of the quality a nd efficiency of identification directly affects the performance of the entire recognition syst em. Therefore, in this paper, illumination preprocessing and face recognition algorithm are in-depth study and discussion. In the illumination prepro cessing, made the nonlinear global contrast enhancement of MSSSR(Mean-Shift Single Scale Retinex)illumi nation preprocessing algorithm, the algorithm through nonlinear global contrast enhancement on the source image enhancement, and through Mean-Shift smoothing filter to