基于小波變換的手機人臉識別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著手機硬件技術(shù)的提升和網(wǎng)絡(luò)的普及，手機日趨智能化，手機中存有大量個人信息和重要資料，因此很多人都設(shè)置密碼鎖來防止手機中的信息被他人竊取。人臉識別是一種新型的基于生物特征的密碼保護(hù)方式，它具有快捷、穩(wěn)定的特點，將人臉識別技術(shù)與智能手機結(jié)合起來進(jìn)行用戶身份驗證也逐漸成為了研究熱點。
　　本文對人臉識別技術(shù)中的人臉檢測、人臉特征提取和特征匹配的相關(guān)方法進(jìn)行了分析與研究，并在iOS智能手機操作平臺上設(shè)計實現(xiàn)了一個用于手機用戶身份識別驗證

2、的人臉識別系統(tǒng)，主要研究內(nèi)容如下：
　　（1）針對人臉圖像存在背景復(fù)雜、光照條件多變等問題，將原始圖像進(jìn)行灰度變換、幾何歸一化、灰度均衡等圖像增強處理，由仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)，增強處理后的圖片效果優(yōu)于原始圖像；對基于膚色的人臉檢測方法進(jìn)行了研究，在YCbCr顏色空間中利用人臉膚色信息進(jìn)行人臉分割并篩選出人臉區(qū)域，通過實驗得到了87.5％的正確檢測率，證明了該方法有較高的檢測率。
　?。?）研究經(jīng)典的Gabor小波變換特征提取方法，考

3、慮到移動設(shè)備的存儲空間及運算性能有限，復(fù)雜的識別算法會影響人臉識別效率，因此在Gabor小波基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。本文采用Gabor小波變換與主成分分析相結(jié)合的特征提取方法，有效減少了人臉特征提取過程中的矩陣運算，并將該算法應(yīng)用于本文人臉識別系統(tǒng)，提高了系統(tǒng)的運算性能。
　?。?）對iOS的系統(tǒng)架構(gòu)、開發(fā)語言、應(yīng)用程序組件及其生命周期進(jìn)行了介紹和分析，利用上述技術(shù)和算法設(shè)計實現(xiàn)了一個運行在iOS操作系統(tǒng)上的手機人臉識別系統(tǒng)，并在iPho