基于特征臉和支持向量機的人臉識別方法研究與實現(xiàn).pdf

1、人臉自動識別技術[1]是生物特征識別技術的重要組成部分，在近三十年里得到了廣泛的關注和研究，已經(jīng)成為計算機視覺、模式識別[2]領域的研究熱點。由于其很好的安全性、可靠性和有效性、在刑偵破案、證件驗證、門禁系統(tǒng)、視頻監(jiān)視等領域中都具有廣泛的應用前景，已成為最容易被接受的身份鑒定方法之一。 本文對靜止圖像的多姿態(tài)人臉識別進行了研究，主要內(nèi)容如下：(1)使用特征臉的方法對人臉圖像進行識別。假設人臉處于線性空間，選擇一種最優(yōu)特征向量集以

2、實現(xiàn)最佳人臉表達方法。通過計算測試人臉圖像與特征臉的距離，對人臉圖像進行分類、識別。 (2)使用小波變換對人臉圖像進行預處理，提取低頻信息后，對其進行離散余弦變換，降低特征向量維數(shù)，采用基于歐式距離度量的最近鄰分類器進行識別。這種方法在增加訓練圖像類別時不需要對整個訓練圖像重新訓練，且取得了很好的識別效果。 (3)使用支持向量機(SVM)方法對人臉圖像進行識別。在對圖像進行小波變換，離散余弦變換提取特征后，將DCT系數(shù)作