基于PCA和傅里葉變換的眉毛識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著微電子、計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)以身份鑒別為基礎(chǔ)的信息安全技術(shù)的要求越來(lái)越高。傳統(tǒng)的身份鑒別方法，如ID卡(身份證、工作證、智能卡、儲(chǔ)蓄卡等)和密碼等，存在攜帶不便、容易遺失，或者由于使用過(guò)多或不當(dāng)而損壞、不可讀和密碼易被破解等諸多問(wèn)題，而生物特征識(shí)別技術(shù)能夠較好地克服傳統(tǒng)身份鑒別方法的缺點(diǎn)，因此逐步受到重視。現(xiàn)有的生物特征識(shí)別技術(shù)，包括指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、人臉識(shí)別等，雖已達(dá)到較好的識(shí)別效果，但仍有必要進(jìn)行新的生物特征識(shí)別技術(shù)

2、的研究。在探索和研究生物特征識(shí)別技術(shù)時(shí)，首要的問(wèn)題是選擇何種生物特征進(jìn)行識(shí)別。用于身份鑒別的生物特征通常應(yīng)該具備普遍性、唯一性、穩(wěn)定性和可采集性，如：人臉，指紋等。由于人類(lèi)的眉毛也大致具備這些特性，所以也可能被用于身份鑒別的研究。本文主要討論如何利用主成分分析(PCA)和傅里葉變換進(jìn)行眉毛識(shí)別，從而驗(yàn)證眉毛識(shí)別的可行性和有效性。 論文首先綜述了主成分分析(PCA)和傅里葉變換的基本原理，然后在32人的小規(guī)模眉毛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)純眉

3、毛圖像進(jìn)行了手工圈選和計(jì)算機(jī)輔助生成，最后利用純眉毛圖像進(jìn)行了基于PCA的眉毛識(shí)別方法、基于傅里葉變換的眉毛識(shí)別方法、傅里葉變換和PCA相結(jié)合的眉毛識(shí)別方法的研究實(shí)驗(yàn)，具體描述如下： (1)基于主成分分析(PCA)的眉毛識(shí)別。該方法首先把眉毛圖像轉(zhuǎn)換為行連接向量，然后通過(guò)PCA對(duì)訓(xùn)練集純眉毛圖像構(gòu)建的行連接向量集進(jìn)行計(jì)算，得到特征模板，最后依據(jù)此模板進(jìn)行眉毛識(shí)別。該方法實(shí)現(xiàn)的具體步驟為：眉毛圖像預(yù)處理；訓(xùn)練圖像行連接向量集的生成

4、；基于PCA的特征眉毛子空間的計(jì)算；將訓(xùn)練眉毛圖像投影到特征眉毛子空間，得到眉毛類(lèi)平均特征模板；眉毛識(shí)別的過(guò)程。本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于主成分分析的眉毛識(shí)別方法的識(shí)別率最高達(dá)到60.00％。 (2)基于傅里葉變換的眉毛識(shí)別。該方法通過(guò)傅里葉變換把眉毛圖像轉(zhuǎn)換為2維頻譜矩陣來(lái)生成用于識(shí)別的特征模板，進(jìn)行眉毛識(shí)別。本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于傅里葉變換的眉毛識(shí)別方法的識(shí)別率最高達(dá)到90.63％。 (3)傅里葉變換和PCA相結(jié)合的