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《人臉識(shí)別系統(tǒng)與人臉檢測(cè)算法研究》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(kù)。
1、申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)名稱信號(hào)與信息處理論文提交日期2010年4月30日論文答辯日期2010年6月5日學(xué)位授予單位長(zhǎng)安大學(xué)答辯委員會(huì)主席學(xué)位論文評(píng)閱人李國(guó)民教授郭元術(shù)教授王建新副教授FaceRecognitionSystemandDetectionAlgorithmlIIIIIIllIllIIIlllllY1729247ADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangleiSupervisor：A．P．GuanKeChang’anUniversity,Xi’an，China論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明：本人所呈交的學(xué)位論
2、文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除論文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，對(duì)論文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本論文中不包含任何未加明確注明的其他個(gè)人或集體已經(jīng)公開發(fā)表的成果。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名：王畝年月El論文知識(shí)產(chǎn)權(quán)權(quán)屬聲明本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下所完成的論文及相關(guān)的職務(wù)作品，知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬學(xué)校。學(xué)校享有以任何方式發(fā)表、復(fù)制、公開閱覽、借閱以及申請(qǐng)專利等權(quán)利。本人離校后發(fā)表或使用學(xué)位論文或與該論文直接相關(guān)的學(xué)術(shù)論文或成果時(shí)，署名單位仍然為長(zhǎng)安大學(xué)。(保密的論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定)論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：年月日年月日薔一叫f王髟死摘要
3、信息已經(jīng)成為當(dāng)代和未來(lái)社會(huì)最重要的戰(zhàn)略資源之一，以信息技術(shù)為平臺(tái)的生物識(shí)別技術(shù)在具備學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值的同時(shí)，具有更加廣泛的市場(chǎng)領(lǐng)域和社會(huì)需求。目前，作為高安全級(jí)別的包括人臉識(shí)別等多樣識(shí)別技術(shù)，將顛覆性的在更多領(lǐng)域逐漸取代傳統(tǒng)的方式并占據(jù)主導(dǎo)地位。目前比較主流的的人臉識(shí)別主要集中于二維圖像之中?，F(xiàn)行的算法也多是針對(duì)一些局部特征的探索。包括將面部劃分為標(biāo)準(zhǔn)臉譜的眼，鼻，嘴等的外觀特性分析；針對(duì)人臉的各個(gè)部位不同溫度散發(fā)出的紅外光譜的差別來(lái)判斷；在復(fù)雜環(huán)境中，區(qū)別于不同燈光，距離，角度能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出人臉。本文的設(shè)計(jì)思想在參考了眾多文獻(xiàn)后總結(jié)出了一種新型的基于大型數(shù)據(jù)庫(kù)的人臉迅速監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。可以考
4、慮從海量的數(shù)據(jù)庫(kù)中，用聚類的方法先將集合中所有的圖像和特征值進(jìn)行分類，分別計(jì)算出其各自的類間特性和距離，最后再進(jìn)行待識(shí)別圖像與各個(gè)子集的比對(duì)。圖片數(shù)據(jù)庫(kù)的主要組成部分是國(guó)際公用的人臉圖像庫(kù)。還可以通過(guò)鏡像變換和微度旋轉(zhuǎn)等方法對(duì)于樣本較少的圖片進(jìn)行調(diào)整，得到適量的特征集，以此滿足海量的數(shù)據(jù)保障。圖片預(yù)處理包括圖片的去噪，運(yùn)動(dòng)圖像的模糊度復(fù)原，直方圖均衡，光照補(bǔ)償，同態(tài)濾波。其中利用二維小波變換實(shí)現(xiàn)了光照補(bǔ)償。數(shù)據(jù)約減和特征提取通過(guò)PCA和ICA進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，完成掃描后進(jìn)行特征值存儲(chǔ)。至此完成了測(cè)試集的前期處理工作和整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的組建。再次，為了判斷輸入的待檢測(cè)圖像有無(wú)匹配的必要，就引入了人臉
5、檢測(cè)定位的思想。待檢測(cè)圖片經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，判斷人臉檢索，定位，剪裁，進(jìn)行特征提取。本文設(shè)計(jì)了一種基于模版匹配的方法，利用Canny算子提取邊緣后再進(jìn)行遍歷搜索，再裁剪出人臉。最后，按照制定規(guī)則判別測(cè)試特征值與所有的聚類中心的相似度，顯示最相近的一類之后，就可以判別出結(jié)果。本文運(yùn)用K均值算法，模擬退火K均值聚類算法，和遺傳算法等進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。本文從理論和實(shí)踐的角度探索和實(shí)現(xiàn)了整個(gè)人臉系統(tǒng)的識(shí)別能力，并且減少了計(jì)算時(shí)間，提高了檢索效率。關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別，小波光照補(bǔ)償，邊緣檢測(cè)，聚類AbstractInformationhasbecomethecontemporarysocietyoneofth
6、emostimportantstrate百cTCSORrCC．Currently,asahighlevelofsecurity,includingfacerecognition,willbedisruptiveinmoreareas．Themostpopularfacerecognitionfocmedontwo-dimensionalimage．Somealgorithmsaremostlytargetedattheexplorationoflocalfeatures．Thedifferencespecificallythefacewiththedifferenttemperatu
7、reemittheinfraredspectroscopy；Incomplicatedenvironment,accuratedetectinggoesoutofpersonfacefromdifferentlighting，distance，angle．Thisdesignthoughtinreferencetomuchoftheliteratureconcludedafteranewfacemonitoringsystembasedonalargeda
