人臉圖像的特征提取與識別.pdf

1、人臉識別技術(shù)是生物識別技術(shù)的一個重要分支，是模式識別和計算機(jī)視覺領(lǐng)域內(nèi)的一個研究熱點(diǎn)。與利用指紋、虹膜等其他生物特征識別相比，人臉識別具有直接、友好、方便的特點(diǎn)，是進(jìn)行身份確認(rèn)的最自然直接的手段。因此，人臉識別在信息安全、刑事偵破、出入口控制等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。 人臉識別的較一般的表述為：給定一場景的靜止或視頻圖像，利用已有的人臉數(shù)據(jù)庫，確定場景中的一個或多個人。人臉識別過程包括人臉檢測、人臉特征的提取和壓縮、以及與人臉特

2、征相配合的模式分類器的構(gòu)造，從廣義上講還包括表情分析和生理分析。本文研究的是人臉圖像的特征提取和分類兩部分。 本文介紹了計算機(jī)人臉識別技術(shù)的研究背景和主要方法，研究了人臉識別中一些預(yù)處理方法，特征提取算法和分類算法，將不同的特征提取方法和分類算法相組合，構(gòu)造出不同的人臉識別系統(tǒng)，并且做了相應(yīng)的比較。 在預(yù)處理階段，進(jìn)行了圖像的幾何歸一化和光照補(bǔ)償。為了降低后續(xù)處理算法的復(fù)雜度，用小波變換的方法對圖像進(jìn)行了小波分解，濾除掉

3、高頻信息，采用相對穩(wěn)定的低頻子帶來表達(dá)圖像，模糊了人臉表情和姿勢的影響，同時達(dá)到了對圖像降維的效果。實(shí)驗表明小波變換是一種有效的預(yù)處理方法，而選擇不同的小波基和不同的小波分解層數(shù)對最后的識別效果有一定影響。 在人臉圖像的特征提取環(huán)節(jié)，本文采用了基于統(tǒng)計的特征提取和選擇方法，包括主成分分析(PCA)、線性斷分析(LDA)。根據(jù)人臉的鏡像對稱性，本文在主成分分析和線性判別分析的基礎(chǔ)上還討論了一種改進(jìn)方法：偶對稱變換。理論分析與實(shí)驗證