基于小波變換的PCA人臉識別方法研究.pdf

1、基于人體生物特征識別技術(shù)的個人身份鑒別系統(tǒng)，由于使用了人體本身所固有的生物特征，是與傳統(tǒng)方法完全不同的嶄新技術(shù)，具有更好的安全性、可靠性和有效性，越來越受到人們的重視，它開始進入社會的各個領(lǐng)域，迎接時代的挑戰(zhàn)。 日常生活中，人們識別周圍的人用的最多的生物特征是人臉，人臉是人類視覺中最為普遍的模式，人臉所反映的視覺信息在人與人的交流、交往中有著重要的作用和意義。因而人臉識別是一種最容易被接受的身份鑒定方法，成為最有潛力的身份驗證手

2、段之一。 該論文首先介紹了計算機人臉識別技術(shù)的研究背景和主要方法，然后提出了一種基于小波變換的特征臉人臉識別方法。特征臉人臉識別方法是M.Turk和A.Pentland提出的，直到現(xiàn)在，它仍是最流行的人臉識別算法。該方法具有簡單有效的特點，但它對輸入的人臉圖像的歸一化要求較高，其性能容易受到光照和姿態(tài)變化的影響。因此，該論文首先采用改進的直方圖均衡化技術(shù)對人臉圖像進行預處理，消除了光照強度差異的影響；然后用小波變換的方法提取人臉

3、圖像的相對穩(wěn)定的低頻子帶，模糊了人臉表情和姿勢的影響，并同時達到了對圖像向量降維的效果；進而用主元分析法(PCA)提取特征分量并進行識別。主元分析法根據(jù)人臉圖像整體的灰度相關(guān)性來提取特征向量，所提取出的特征向量保留了原圖像空間中的主要分類信息，并能在均方誤差最小的意義上重建原圖像。該算法與傳統(tǒng)的PCA方法相比，大大降低了運算復雜度，所提取的特征更加反映了人臉之間的差異，提高了識別率和抗噪聲性能，實驗結(jié)果表明該文所提出的算法是準確有效的。