王佳青论文520定稿

《王佳青论文520定稿》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学科分类号520.20本科毕业论文题目人脸图像识别技术及鲁棒性的研究姓名王佳青学号1007020540068院（系）物理与电子科学学院专业物理学年级2010级指导教师杜宏博职称讲师二○一四年四月贵州师范学院本科毕业论文诚信声明本人郑重声明：所呈交的本科毕业论文，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到

2、本声明的法律结果由本人承担。本科毕业论文作者签名：（亲笔签名）年月日目录摘要21、人脸图像识别技术综述31.1引言31.2人脸图像识别技术31.3人脸自动识别系统41.4本文的安排62、人脸图像识别方法62.1facerecognitionPCA-based62.2二维PCA算法(2DPCA)72.3facerecognitionFLD-based82.4直方图histogram的人脸识别程序103、人脸图像识别方法及鲁棒性的比较113.1实验准备及安排113.2基于PCA和FLD的人脸识别鲁棒性

3、比较123.3基于直方图histogram与2DPCA算法的鲁棒性比较123.4小结133.5展望与存在问题13参考文献15致谢...........................................................17I贵州师范学院毕业论文摘要17贵州师范学院毕业论文人脸图像识别技术近年来越发越发受到重视及推广，它在图像采集、身份认证以及许多领域中都得到一定的采用。人脸图像识别技术指的就是通过采集人脸脸部特征，进行人脸判别，选择测试图像（摄像头或是静态人脸）库，和训

4、练图像库，进行比较选出要选择的图像，当然这是早期较不成熟的识别技术。现今人脸识别技术在国家地方政府，以及高校研究机构的共同努力之下，已经取得不错的成绩。本文的目的是为了比较在PCA、FLD、直方图不同识别方法下的鲁棒性的探究。关键词：人脸识别;2DPCA；直方图AbstractInrecentyears,moreandmoreattentiontopromoteitforFacerecognitiontechnology,thatintheimageacquisition,authenticati

5、on,andmanyareashavebeencertainuses.Facialimagerecognitiontechnologyreferstothefacialfeaturesbycollectinghumanface,conductinghumanfacediscrimination,selectthetestimage(cameraorstaticface)library,andtrainingimagelibrary,comparingelectedtochooseanimage,o

6、fcourse,earlyidentificationislessmaturetechnologies.Underthejointeffortsofthenationallocalgovernment,researchinstitutionsanduniversities,haveachievedgoodresults.ThepurposeofthispaperistocomparethePCA,FLD,Histogramrobustnessofinquiryunderdifferentident

7、ificationmethods.Keywords：facerecognition;2DPCA;histogram17贵州师范学院毕业论文1、人脸图像识别技术综述1.1引言人脸图像识别技术近年来越发受到重视及推广，它在图像采集、身份认证以及许多领域中都得到一定的采用。人脸图像识别技术指的就是通过采集人脸脸部特征，进行人脸判别，选择测试图像（摄像头或是静态人脸）库，和训练图像库，进行比较选出要选择的图像，当然这是早期较不成熟的识别技术，现今人脸识别技术在国家地方政府，以及高校研究机构的共同努力之下，

8、已经取得不错的成绩。本文的目的是为了比较在PCA、FLD（fisherface)、直方图不同识别方法下的鲁棒性的探究。1.2人脸图像识别技术生物特征识别技术将生物技术和信息技术相结合的一种创新技术，随着计算机技术和生物医学工程的快速发展，利用其独特的身份的生物特征识别技术，生物特征属性变得认证和鉴定，核查任务的首选方法，能承担这一重要的安全性。当前人体生物特征识别技术逐渐趋于成熟，发展速度稳健，基于生物特征的识别系统随着高新技术的发展，其识别率和鲁棒性正在逐步提高，应用也越来越广[