【摘 要】
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人脸图像质量对人脸检测,人脸识别等各种与人脸图像相关的系统的执行性能具有重大的影响。人脸图像质量评价与传统的图像质量评价有很大的不同。本文针对人脸图像质量评价所
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人脸图像质量对人脸检测,人脸识别等各种与人脸图像相关的系统的执行性能具有重大的影响。人脸图像质量评价与传统的图像质量评价有很大的不同。本文针对人脸图像质量评价所做的研究工作可以归纳以下几点:(1)制定人脸图像质量标准,并请十位志愿者严格按照该标准对人脸图像进行质量分类,取其平均值作为最终结果;(2)对LIBSVM算法作改进和优化,并引入并行计算技术,极大地提高了训练和测试的速度;(3)提取Gabor小波特征,利用改进后的LIBSVM算法训练分类器,使用具有层次结构的决策二叉树进行多分类的人脸图像质量评价实验;(4)引入多分类器融合的方法,通过对多个较优分类器的融合,一定程度上减小了分类误差,提高了分类器的分类性能。课题研究中所实现的使用机器学习进行无参考人脸图像质量评价的方法,对于无参考图像质量评价具有很好的指导意义,为今后的进一步研究打下了良好的基础。
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