基于改进2dpca和神经网络人脸识别的研究

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1、浙江理工大学硕士学位论文浙江理工大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权浙江理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保密口，在不保密呵。学位论文作者签名：蝉砍氟日期：Ⅵ乙年以月11日111年解密后使用本版权书。指导教师签名：r‘膨象日期：∥』埤舌月／2日浙江理工大学硕士学位论文基于改进的2DPCA与神经网络的人脸识别研究摘要人脸识别技术作为一种有效的特征识别技

2、术，与指纹扫描等识别技术相比在应用方面具有独到的优势，所以人脸识别技术在近几年得到了快速的发展。但是，环境效果的好坏直接影响着人脸识别系统的识别性能，比如，年龄变化问题，低质量照片问题等。以上环境问题在人脸识别中一般不是单独作用的，往往是组合性的，例如，障碍物遮挡和光照问题同时出现，这都增加了人脸识别的难度。本文的工作主要针对这几个问题展开研究，提出可供选择的解决方案：1)针对主成分分析(PCA)运算数据大，占用内存多，处理时间长等缺点，二维的主成分分析(2DPCA)方法应运而生。2DPCA不需要把图片的二维矩阵转化为一维向量，而是直接对图片矩阵求解类间散度矩阵。本文通过matl

3、ab仿真平台给出验证，2DPCA在识别速度上有一定的优势。2)为了加快识别速度，提高重构效果，本文提出了改进的2DPCA方法，即双向2DPCA与PCA相融合的特征提取方法。改进的特征提取方法的难点在于在仿真过程中方法的融合问题。3)对于改进的特征提取方法与传统的特征提取方法在ORL人脸库上做了对比试验，并且对试验结果做了详细的分析。试验结果表明，改进的方法在处理速度和图片信息重构效果方面具有优越性，并且试验结果还显示：改进方法节约了存储空间，缩短了时间。4)本文用改进的特征提取方法处理人脸图片，然后融合神经网络自学习分类能力进行人脸识别分类。由于神经网络的自学习能力，对于较大的数

4、据库有记忆功能，所以采用神经网络处理大批量的数据速度较快。融合过程的难点就是神经网络的设计过程，要达到较高的识别率就要设计出比较好的神经网络。最后，本文对各种信息压缩方法做了对比试验，试验结果表明，改进的2DPCA方法有较高的压缩率。本文以ORL人脸数据库为实验数据库。此数据库共有40个不同年龄、不同性别和不同种族的对象。每个对象10幅图像共计400幅灰度图像组成，图像尺寸是92×112，图像背景为黑色。关键词：特征提取，主成分分析，二维主成分分析，神经网络T浙江理T大学硕十学位论文ResearchofFaceRecognitionBasedonModified2DPCAandN

5、euralNetworkAbstractAsaneffectivecharacteristicsidentificationtechnology,facerecognitiontechnologyhasmoreadvantagesthanfingerprinting．SofacerecognitiontechnologygetarapiddevelopmentinrecentyearsBut，theeffectofenvironmenthasadirectimpactontheperformanceoffacerecognitionsystems．Forexample，agech

6、ange，lowqualityphotos，etc．Inaddition，theproblemsproducedinfacerecognitionproblemarenotalonebutmanyproblemscombined，forexample，obstaclesandlightproblemsappearatthesametime，whichwillfurtherincreasethedifficultyofthefacerecognition．Theworkofthispapercloselyaroundaboveproblems，andputforwardaltern

7、ativesolutions：1)Inordertosolvingmainproblemsoftheprincipalcomponentanalysis(PCA)suchaslargeoperationdata，morememory,theprocessingtimelong，thetwodimensionalprincipalcomponentanalysis(2DPCA)methodisproposedintheliterature，whichdoesn’tneedtoput