基于小波理論的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，信息安全性的越來(lái)越得到人們的重視，如何解決在保證效率的前提下對(duì)人類(lèi)身份進(jìn)行快速鑒定和識(shí)別，已經(jīng)成為了廣大科研工作者青睞的重要課題。生物特征識(shí)別技術(shù)，其原理基于人體生物特征進(jìn)行識(shí)別，安全且難以偽造，得到了廣泛的研究和應(yīng)用。其中，人臉識(shí)別技術(shù)尤以其更加直接友好、信息不易模仿和實(shí)時(shí)非接觸識(shí)別等優(yōu)勢(shì)，更是相關(guān)領(lǐng)域研究的熱門(mén)。人臉識(shí)別技術(shù)具有無(wú)接觸、無(wú)強(qiáng)制、無(wú)侵犯等其他生物特征識(shí)別技術(shù)不具備的優(yōu)點(diǎn)，它的研究具備很

2、高的應(yīng)用價(jià)值，是機(jī)器視覺(jué)、模式識(shí)別等眾多領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文基于線性鑒別分析與小波變換技術(shù)，研究了人臉識(shí)別系統(tǒng)，主要工作內(nèi)容有：
　　1、研究了人臉識(shí)別系統(tǒng)的背景，研究了人臉識(shí)別技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀。
　　2、研究了人臉識(shí)別系統(tǒng)原理，研究了人臉識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)，人臉識(shí)別系統(tǒng)需要攻克的關(guān)鍵技術(shù)主要包括圖像預(yù)處理、人臉定位和標(biāo)準(zhǔn)化處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)等。
　　3、研究了人臉特征的定位和標(biāo)準(zhǔn)化。研究了人臉圖像的增強(qiáng)技術(shù)，選取了

3、人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像，對(duì)他們進(jìn)行分析處理。結(jié)果表明，三種濾波器均能一定程度上去除圖像噪聲。高斯濾波器不僅去除噪聲，在細(xì)節(jié)信息保留方面要優(yōu)于其他濾波器。
　　4、研究了人臉圖像的特征提取算法。研究了基于Gabor小波變換的人臉識(shí)別算法，從人臉圖像的多尺度、多方向表征出人臉在各個(gè)不同方向上的灰度值分布情況，大大增強(qiáng)了人臉圖像處理的魯棒性，提高了人臉識(shí)別系統(tǒng)的抗環(huán)境干擾能力。
　　5、基于MATLAB對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，實(shí)

4、現(xiàn)了人臉識(shí)別系統(tǒng)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中人臉圖像的識(shí)別。
　　6、基于本人臉識(shí)別系統(tǒng)，進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析?；诒救四樧R(shí)別系統(tǒng)，進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析。計(jì)算了小波算法下，不同分量取值時(shí)的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率與識(shí)別效率，得出本人臉識(shí)別系統(tǒng)的最佳分量取值；對(duì)比實(shí)驗(yàn)了選取不同預(yù)處理算法時(shí)的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率，得出高斯濾波器為本人臉識(shí)別系統(tǒng)的最佳濾波器；對(duì)高斯濾波器的重要參數(shù)取不同值時(shí)的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，分析高斯濾波器的最佳取值；設(shè)計(jì)了未引入L