適用于小規(guī)模場合的人臉識別技術研究與應用.pdf

1、隨著當前社會信息技術的進步，人們對方便、可靠、能進行自動身份鑒別的人臉識別技術的需求日益增長，人臉識別技術因而成為了機器智能研究領域最熱點的研究技術之一。在諸多民用的安全控制場合，通常其需要識別的樣本不是很多(一般從幾十人到幾百人)，對環(huán)境的要求也不是十分嚴格(如光照、位置、表情均可控制)，但要求在保證可靠識別率接近100％的基礎上，達到較高的正確識別率。 本文正是為解決這一問題而展開相關工作，在人眼定位、核主成分分析與支持向量

2、機相結合的人臉識別技術、支持向量機的多類識別方法、可靠識別率的保證等方面進行了相關研究，具體包括以下幾個方面的工作： 1、對人臉識別技術的發(fā)展、技術難點作了較為全面的分析和總結，在此基礎上選取了核主成分分析與支持向量機相結合的人臉識別技術方案，并實現了人眼定位、人臉圖像的前期處理，為人臉的識別做好了預處理工作。 2、對當前應用于人臉識別的熱點技術--核主成分分析( KPCA)和支持向量機(SVM)進行了探索，并成功地應用

3、到了人臉識別中，應用ORL人臉庫進行驗證，取得了較好的實驗結果，達到了94％正確識別率。 3、針對傳統(tǒng)支持向量機(SVM)的多分類方法，提出了一種改進的方法--編碼多分類法。在應用支持向量機多分類時，此方法的應用能減少支持向量機分類器的構建，減少了運算量，使訓練時間、測試時間大量減少。 4、根據實際應用中對安全性能的需求，提出了可靠識別率概念，并給合實例進行成因分析，指出了與正確識別率之間的關系。最后應用ORL人臉庫進行