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《論文-pca人臉特征提取技術(shù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要摘要人臉識(shí)別是生物特征識(shí)別中一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域，與利用指紋、虹膜等其他生物特征識(shí)別相比，人臉識(shí)別具有直接、友好、方便的特點(diǎn)，是進(jìn)行身份確認(rèn)的最自然直接的手段。因此，人臉識(shí)別在信息安全、刑事偵破、出入口控制等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。人臉識(shí)別的一般步驟是圖像預(yù)處理，特征提取，分類識(shí)別。其中特征提取直接決定分類結(jié)果的好壞，在人臉識(shí)別中占有重要地位。一個(gè)好的特征提取方法具有算法簡(jiǎn)單和速度快等特點(diǎn)，本文主要研究一種經(jīng)典的特征提取方法—主成分分析法（PCA），其基本思想是降維。主要的工作如下：挑選人臉庫，建立訓(xùn)練集和測(cè)試集；對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集中的
2、圖像進(jìn)行PCA處理，即進(jìn)行特征提取，求出人臉圖像在特征臉空間中的坐標(biāo)系數(shù)，以此來作為人臉圖像的特征；選用最近鄰分類器實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別和分類，從識(shí)別效果來說明PCA的優(yōu)缺點(diǎn)。關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別特征提取主成分分析法摘要ABSTRACTABSTRACTFacerecognitionisanactiveresearchareaofbiometricidentification.Comparedtotheuseoffingerprints,irisandotherbiometricidentification,facerecognitionismore
3、direct,friendlyandconvenient.Itisthemostnaturalanddirectmeansforidentification.Therefore,facerecognitionhasawiderangeofapplicationsintheinformationsecurity,criminaldetectionandAccessControlarea.Facerecognitiongenerallyhasthreesteps:imagepre-processing,featureextraction,c
4、lassificationandidentification.Feathureextractionisimportant,whichdirectlydeterminesthequalityofclassificationresults.Agoodmethodforfeatureextractionshouldhassimpleandfastalgorithms.Thispapermainlyresearchesonaclassicalmethodforfeatureextraction–PrincipalComponentAnalysi
5、s(PCA)withthebasicideaofdimensionalityreduction.Themainworkisasfollows:Selectafacedatabase,createthetrainingsetandtestset；Featureextractionfortheimagesofthetrainingsetandtestset，whicharethecoordinatescoefficientsintheEigenfacespace；ClassificationandidentificationusingMin
6、imumDistanceClassifier,describetheadvantagesanddisadvantagesofPCA.Keywords:facerecognitionfeatureextractionPCAABSTRACT目錄目錄第一章緒論11.1特征提取的研究背景和意義11.1.1研究背景和意義11.2人臉特征提取的研究現(xiàn)狀及存在問題31.2.1人臉圖像可以提取的特征31.2.2人臉特征提取方法31.2.3特征提取時(shí)存在的問題61.3本文主要研究?jī)?nèi)容及各章安排81.3.1本文主要研究?jī)?nèi)容81.3.2本文各章安排8第二章人
7、臉特征提取—主成分分析法92.1概述92.2K-L變換102.2.1K-L變換基本原理102.2.2特征壓縮122.3基于PCA算法的人臉特征提取122.3.1總體散布矩陣的形成132.3.2維數(shù)問題142.3.3變換矩陣的求解及變換的實(shí)現(xiàn)142.3.4特征臉152.3.5PCA算法162.4人臉識(shí)別的分類準(zhǔn)則182.4.1相似性測(cè)度182.4.2分類器182.5PCA的特點(diǎn)及存在問題202.5.1特點(diǎn)20目錄2.5.2存在問題20第三章本文方法的實(shí)現(xiàn)及結(jié)果233.1人臉庫的選取233.2識(shí)別過程233.3結(jié)果分析243.3.1基于PC
8、A的人臉識(shí)別243.3.2低通濾波處理和邊緣提取25第四章總結(jié)與展望294.1全文工作總結(jié)294.2未來工作展望29致謝31參考文獻(xiàn)33第一章緒論7第一章緒論1.1特征提取的研究背景和意義1.1.1研究背景
