基于Genlte boosting算法的人臉檢測與識別研究.pdf

1、分類號密級UDC編號桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文題目:基于Genlteboosting算法的人臉檢測與識別研究(英文)TheStudyofFaceDetectionRecognitionBasedonGentleboostingAlgithm研究生姓名：肖瀟指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)：趙明昌副研究員申請學(xué)科門類：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：計算機(jī)軟件與理論提交論文日期：2007年12月論文答辯時間：2008年3月年月日摘要摘要人臉自動識別技術(shù)指用計算機(jī)

2、分析人臉圖像，從中提取有效信息，實(shí)現(xiàn)身份自動鑒別的技術(shù)。與其他生物特征識別相比，它更直接、更友好、更自然，使用者無任何心理障礙。本文在前人研究工作的基礎(chǔ)上，對圖像預(yù)處理、特征提取、分類器訓(xùn)練等方法進(jìn)行了深入研究，針對人臉的特點(diǎn)，設(shè)計并改進(jìn)了一些有效的算法來解決人臉檢測和識別中遇到的問題。(1)在圖像預(yù)處理方面，本文在前人提出的Gentleboosting學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上，增加了在算法訓(xùn)練階段以及特征融合階段，對輸入圖像首先進(jìn)行直方圖均衡

3、處理，有效改善圖片質(zhì)量，突出圖像中的有用信息，更有利于特征提??；(2)在特征提取方面，采用基于小片的區(qū)域特征提取的方法，以小片的形式在圖像上隨機(jī)采集，計算其與圖像中心點(diǎn)的位移。與其他方法相比，本方法不拘泥于人臉的輪廓形狀及灰度突變的硬性分布規(guī)定，復(fù)雜環(huán)境下的圖像也能全面地采集到特征；(3)采用主元分析法進(jìn)行人臉識別，提出首先對圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理及邊緣檢測，對人臉檢測的結(jié)果進(jìn)行識別，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證這兩種方法結(jié)合起來的可行性；(4)實(shí)現(xiàn)