基于人臉特征的身份識(shí)別.pdf

1、生物特征是人的內(nèi)在屬性，具有很強(qiáng)的自身穩(wěn)定性和個(gè)體差異性，因此是身份驗(yàn)證的理想依據(jù)。其中，利用人臉特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特點(diǎn)。人臉識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，在身份驗(yàn)證、電視會(huì)議、人機(jī)界面、可視通信、公安檔案管理、安全部門、基于內(nèi)容的圖像檢索等很多方面有著廣泛的應(yīng)用。人臉識(shí)別過程一般可以分為人臉的檢測和預(yù)處理、特征提取、匹配識(shí)別三個(gè)部分。本文對(duì)人臉的檢測和識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)

2、、詳細(xì)的研究。 在人臉圖像的預(yù)處理階段，本文主要完成對(duì)人臉樣本的圖像增強(qiáng)、幾何及灰度歸一化工作。這些工作有效地改善了圖像質(zhì)量、降低了計(jì)算復(fù)雜度，從而提高了后續(xù)算法的收斂速度，并且使用了二維小波變換壓縮數(shù)據(jù)。二維的小波分解具有對(duì)表情變化不敏感的特點(diǎn)，將圖像的大部分能量集中到低頻的子圖像，高頻部分則對(duì)應(yīng)于圖像的邊緣和輪廓，可以很好地壓縮和表征人臉圖像的特征。 在人臉特征提取階段，文中詳細(xì)介紹了人臉圖像幾何特征和統(tǒng)計(jì)特征提取的

3、方法，例如幾何特征提取法，奇異值分解方法，線性鑒別分析，離散余弦變換，基于小波變換特征提取等方法。重點(diǎn)介紹了本論文所使用的主分量分析和定點(diǎn)獨(dú)立分量分析的方法，定點(diǎn)獨(dú)立分量分析是一種基于高階統(tǒng)計(jì)信息的特征提取方法，收斂速度快克服了一般ICA收斂慢的缺點(diǎn)。 在人臉圖像的識(shí)別階段，文中詳細(xì)介紹了最小距離法和支持向量基等識(shí)別方法。重點(diǎn)介紹了本論文所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別算法。徑向基函數(shù)(RadialBasisFunction，RBF)理論