結(jié)合伽馬變換和小波變換的PCA人臉識(shí)別算法及其FPGA的實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，社會(huì)文化的飛速進(jìn)步，普通的身份辯別因?yàn)榫哂泻芏嗳毕萑缫走z失，易破解等已被社會(huì)所淘汰。人們迫切需求一種越發(fā)安全而且能夠可靠辨識(shí)身份的技術(shù)。生物特征具有獨(dú)特性、不易丟失和被盜取的特性，能夠很大程度上提供身份辨識(shí)的需求。而當(dāng)今PC電子技術(shù)和生物技術(shù)的進(jìn)步也使運(yùn)用生物特征辯別能夠得以實(shí)現(xiàn)。在生物特征辯別方面，人臉識(shí)別具有很多獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，如操作快速簡(jiǎn)便，識(shí)別效果直觀，準(zhǔn)確率高等，已成為科研人員研究的重點(diǎn)方向。主成分分析(P

2、CA)利用提取高維度的臉部圖像的主要元素，使圖像降低維度，在低維空間進(jìn)行圖像處理將大大減小困難度。因?yàn)樗軌蚝芎玫奶幚韴D像空間維度很高的因素，在臉部辨別方面被人們普及利用。本文研究的就是根據(jù)PCA的臉部辨別方法的實(shí)現(xiàn)。
　　為了快速有效地提取人臉特征，本文提出了一種改進(jìn)的PCA算法，并結(jié)合伽馬變換與小波變換進(jìn)行圖像處理的人臉識(shí)別算法。此算法首先將臉部圖片完成伽馬變化，減弱光照等一系列非線性因子的干擾;接下來(lái)將變化完成的臉部圖片實(shí)現(xiàn)