人脸识别技术研究本科学位论文.doc

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1、人脸识别技术研究人脸识别技术研究摘要人脸识别是一个具有很高理论和应用价值的研究课题。人脸是人类视觉中最为普遍的模式，它所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着及其重要的作用意义。人脸的特殊性，使得人脸识别技术成为最具潜力的身份识别方式。人脸识别技术应用广泛，并且日益受到人们的广泛关注并成为模式识别领域研究的热点。同时人脸识别又是一个复杂和困难的课题，其原因有:人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体，难以用数学描述；所有的人脸结构高度相似，而人脸图像又易受年龄和成像条件的影响。人脸识别涉及的技术很多，其中关键的是特征提取和分类方法，本文就

2、以此为重点进行了相关研究。主要工作包括以下几个方面:1．在人脸图像特征提取方面，提出了一利”有效的基于ICA的人脸整体特征提取方法；2．在优化ICA算法方面，提出了一种改进的FastICA算法，该算法通过减少耗时的雅可比矩阵求逆的次数，进一步加快了收敛速度；3．建立了SVM/HMM的混合人脸模型。关键词：人脸识别主分量分析；独立分量分析；隐马尔可夫模型；支持向量机5人脸识别技术研究AbstractFacerecognitionhasverylagreacademicandpraetiealvalues.Indailylief，peopl

3、ekowingeachotherusesatmostofperson’sface.Faceisthemostfamiliarmodelinhumanvision.Thevisualinofmrationrefleetedbyfacehasimportantmeaningandimpactbetweenpeople’sintercommunionandintercourse.Becauseofitsextensiveandappliedrealm，facerecognitiontechniquehasgottheextensiveconc

4、ernwithstudyinnearthreedecadesandbecomethemostpotentialmethodofidentityrecognition.Atthesametime，itisdifficulttoimplementfacerecognitionusingcomputers.First，humanfaceisadeformableobjectcomposedofcomplex3Dcurvesurfaces，Whichishardtoberepresentedinformofmathematics.Secondl

5、yfacesofdifferentpersonshavethesimilarstrueture，andthefaceimagesaregreatlydependentonagesandphotographyconditions.Thispapermainlystudyfaceextractionandclassmethod，whichconceptcanbesummarizedasofllows.BecausefaceimageisliabletoimpactofvarietiesandfaceisnonrigidandsimilarA

6、ccuratefacerecognitionisstilldifficult.Thereisstilllonedistancebetweenfacerecognitionandpraetieality.Theprogressofcomputertechnology，patternrecognition，humanintelligentandbiologicpsyehology，visionmechanismsurelypromotefacerecognitiondevelop.Keywords:facereeognition，Princ

7、ipleComponentAnalysis，IndependentComponentAnalysis，HiddenMarkovModels，SupportVectorMaehines5人脸识别技术研究目录第1章引言61.1人脸识别技术的应用与难点61.1.1人脸识别技术的广泛应用61.1.2人脸识别技术的难点81.2人脸识别技术的发展与现状81.2.1人脸识别技术发展的三个阶段91.2.2国内外发展现状91.3人脸识别的研究内容与主要方法101.3.1人脸识别的研究内容101.3.2人脸识别的视觉机理111.3.3人脸识别系统的组成11

8、1.3.4主要的人脸识别方法121.4人脸识别测试数据库161.5本文的主要内容17第2章基于主分量分析的人脸识别方法182.1引言182.2主分量分析的理论基础182.2.1多维统计数据的线性变换192.