基于增強2DPCA+PCA的人臉識別系統(tǒng).pdf

1、人臉識別是通過計算機分析人臉圖像，并從人臉圖像中提取有效信息進行身份識別的過程。與指紋、視網(wǎng)膜、虹膜、基因等其它人體生物特征識別技術(shù)相比，人臉識別技術(shù)具有無需用戶過多參與、非接觸式的數(shù)據(jù)采集方式、對用戶無任何損害、便于隱藏等優(yōu)點，在國家安全、軍事安全、民事和經(jīng)濟等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。人臉識別已成為當(dāng)前人工智能和人體生物特征識別技術(shù)領(lǐng)域的一個重要發(fā)展方向。
　　 本文以構(gòu)建一個靜態(tài)人臉圖像識別系統(tǒng)為目標(biāo)對人臉識別的相關(guān)問題進行了

2、深入研究，主要工作有以下四部分：
　　 (1)人臉圖像預(yù)處理。運用直方圖均衡化、尺度歸一化等方法對ORL人臉庫圖像進行了預(yù)處理。
　　 (2)人臉圖像特征提取。本文分析了主成分分析(PCA)、二維主成分分析(2DPCA)和Fisher線性鑒別分析(FLD)三種方法的優(yōu)缺點，根據(jù)其間存在的互補性，提出了增強2DPCA+PCA的人臉特征提取方法。
　　 (3)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計。用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進