用于機器人視覺的人臉識別算法研究.pdf

1、人臉識別技術是當前生物特征識別領域的熱點，在身份識別市場中占有越來越大的份額。智能化的機器人視覺系統(tǒng)在近年來得到了快速的發(fā)展，把人臉識別技術應用在機器人視覺中，能夠充分發(fā)揮出機器人的人機互動性能。人臉識別包括人臉檢測、特征提取和識別分析三個階段。人臉檢測的目的是確定圖像中人臉的位置區(qū)域；特征提取就是提取最能代表人臉圖像的特征元素；而人臉識別就是對提取的特征元素進行分析和分類，得出識別結果。
　　本文在對人臉圖像進行預處理的基礎上，

2、采用高斯膚色分割的方法進行人臉檢測；在傳統(tǒng)的主成分分析和線性判別分析的基礎上，提出一種離散余弦變換和對角排列的雙向壓縮二維主成分分析人臉識別算法。
　　對人臉圖像檢測，本文先采用圖像預處理方法除去背景噪聲，突出人臉主體，再利用膚色分割結合邊緣檢測判斷圖像中是否存在人臉區(qū)域。
　　對人臉圖像特征提取和識別分類，本文采用離散余弦變換和對角排列的雙向壓縮的二維主成分分析方法。該方法通過對原始圖像進行離散余弦變換，先得到人臉能量主要

3、集中的區(qū)域，把反變換后的人臉圖像進行對角排列，融合人臉圖像行和列之間的相關信息，最后對圖像進行特征提取，能有效的提取出圖像的特征信息，再用最小距離法對人臉圖像進行分類。這樣大大減少特征存儲的空間和計算的時間，提高識別的效率，避免一維特征提取方法的計算時間長、識別效率低的問題。
　　在ORL人臉庫中，對灰度圖像進行識別驗證；在一個自建的彩色人臉庫中，對彩色圖像進行識別驗證，證明本文提出的離散余弦變換和對角排列的雙向壓縮二維主成分分析