門禁系統(tǒng)中人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)近年來已成為模式識(shí)別和機(jī)器視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題之一，它在身份認(rèn)證、公共安全和信息安全等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景，因此對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究不僅具有理論價(jià)值，還具有很大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文主要從圖像預(yù)處理、人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別和基于人臉識(shí)別的門禁系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案等四個(gè)方面對(duì)用于門禁系統(tǒng)中人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究，主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括：
　　 1.比較了傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)直方圖均衡化算法與幾種非標(biāo)準(zhǔn)的直方圖均衡化算法對(duì)人臉

2、圖像的預(yù)處理效果，結(jié)果表明利用修正雙曲函數(shù)的直方圖均衡化算法在提高圖像的信息量和清晰程度等方面要好于其余的幾種直方圖均衡化算法；并針對(duì)背景光線很亮，人臉面部區(qū)域光線相對(duì)很暗的圖像，提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中Top-Hat變換的預(yù)處理方法，以突出人臉面部特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中人臉面部區(qū)域特征的分析和識(shí)別。
　　 2.在人臉檢測(cè)階段，在利用改進(jìn)的直方圖均衡化算法對(duì)原始圖像的預(yù)處理的基礎(chǔ)上，研究了基于Gabor特征提取和支持向量機(jī)的人臉檢

3、測(cè)方法。并通過大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了基于改進(jìn)的直方圖均衡化算法的圖像預(yù)處理方法可以使得人臉檢測(cè)算法在提高檢測(cè)率的同時(shí)，降低算法的誤識(shí)率。
　　 3.在人臉識(shí)別階段，研究了基于主成分分析與有向非循環(huán)圖支持向量機(jī)的人臉識(shí)別算法，在算法中，首先利用主成分分析方法提取人臉的特征，然后提出了一種基于改進(jìn)的有向非循環(huán)圖的多類別支持向量機(jī)分類算法對(duì)人臉樣本進(jìn)行分類。最后通過大量仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)算法的有效性和快速性進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果說明該算法在基于人臉識(shí)