毕业论文-基于分块离散余弦变换变换和主成分分析法的人脸识别

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1、毕业设计（论文）题目基于分块离散余弦变换和主成分分析法的人脸识别36摘要随着计算机和网络技术的快速发展，信息安全呈现出前所未有的重要性。人脸识别因其广阔的发展前景和重要的理论研究价值，受到国内外众多研究机构的广泛重视。其中分块DCT变换是最近几年以来比较常见的图像处理工具，在人脸识别领域得到广泛的发展。本文在研究了分块散余弦变换（DCT）的特点的基础上研究了基于分块DCT变换和PCA的人脸识别算法，充分利用了分块DCT变换快速高效的特点以及PCA方法降维减少运算时间的优势，大大缩短识别时间。首先利用分块DCT对人脸图像进行预处

2、理，将DCT预处理后的低频信息作为特征。最后通过使用K-L变换取特征值、特征向量以及PCA降维的方式来形成特征脸，识别部分采用欧氏距离最近邻法进行了人脸识别。在ORL及YALE人脸库上实验结果表明，本方法不仅能提高人脸识别的识别率，并且利用了分块DCT快速高效的特点，能够显著缩短识别时间。关键词：离散余弦变换(DCT)；主成分分析法(PCA)；K-L变换；人脸识别；预处理36ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofcomputerandnetworktechnology,informationsecu

3、rityshowsunprecedentedimportance.Facerecognitionbecauseofitswidedevelopmentprospectandimportanttheoreticalresearchvalue,extensiveattentionbymanyresearchinstitutionsathomeandabroad.TheblockDCTtransformismorecommoninrecentyearssincetheimageprocessingtools,hasbeenwidel

4、ydevelopmentinthefieldoffacerecognition.Basedonthestudyofthebasicblockdiscretecosinetransform(DCT)onthecharacteristicsofthestudyonDCTandPCAfacerecognitionalgorithmbasedonfulluseoftheblockofDCTfastandefficientfeaturesandPCAdimensionreductionmethodstoreducethecomputat

5、ionadvantageoftime,greatlyreducingrecognitiontime.Firstly,blockDCTfaceimagepreprocessing,thelow-frequencyDCTpreprocessedinformationasafeature.Finally,byusingtheKLtransformtakeneigenvalues,eigenvectorsandthewaytoformthePCAdimensionalityreductionfeaturesfacerecognitio

6、npartofthefacerecognitionusingEuclideandistancenearestneighbormethod.TheexperimentalresultsontheORLandYALEdatabasesshowthatthismethodcannotonlyimprovethefacerecognitionrate,andcansignificantlysavetheidentificationtime.Keywords:discretecosinetransforms(DCT);principal

7、componentanalysis(PCA);KLtransform;recognition;preprocess36目录前言1第1章人脸识别相关理论21.1人脸识别研究的背景及意义21.2人脸识别的现状及难点21.2.1人脸识别的现状21.2.2人脸识别的难点及现况31.2.3人脸识别的应用前景41.2.4现有人脸图像集简介51.3人脸识别技术相关61.3.1人脸识别的技术特点61.3.2人脸识别研究的技术过程71.4小结8第2章离散余弦变换的基本理论研究92.1DCT的初期发展92.1.1快速算法92.1.2块效应消除92

8、.2第二代DCT编码的进展102.3二维离散余弦变换原理112.4分块DCT的实现过程112.5小结12第3章K-L变换和PCA的基本理论研究133.1简介133.2K-L变换和PCA分析133.3K-L变换原理143.4主成分分析法(PCA）163.4.1PCA原理163.