基于dsp的人脸识别系统关键技术的研究与实现

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时间:2019-01-30

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1、上海大学硕士学位论文摘要人脸识别是模式识别领域中一个相当网难又具有重要理论价值和实际应用价值的研究课题,在身份鉴别、人机交互和视觉监控等领域有着巨大的应用前景。作为生物特征识别的一种,人脸识别更为直接、友好而自然。因此,人脸识别自上个世纪以来一直受到研究者的极大关注。从1888年第一个正式的人脸识别方法提出至今,国内外的许多学者,科研机构都在从事人脸识别系统的研究和开发。目前已有不少运用于实际的人脸识别系统的提出,但是现有的人脸识别系统大多都是运行在大型或并行服务器处理基础上的系统,造价高,体积大,导致能达到商业化或民用的目的的系统并不是很多。本文的研究目的是开发实现用于

2、入口管理的人脸识别系统。论文的主要研究工作和创新之处可以概括为以下几个方面:一、对人脸检测算法,特征提取算法进行了深入的理论分析和方法研究。结合入口管理系统的特点,提出了基于视频差分,肤色模型,几何特征,人眼定位的级联人脸检测算法。通过组合几个相对较为简单地检测方法,达到了较好地人脸检测效果。二、在分析和比较几种常用的特征提取算法地基础上,提出了基于分块DCT变换和加权直接线性判别分析的特征提取方法。通过分块DCT变换,大大消除了冗余信息的影响;加权直接线性判别分析则解决了线性判别分析在人脸识别应用中的两个缺陷。三、在DSP平台上实现了基于本文提出的算法的人脸识别系统。并

3、对程序进行了优化,保证了系统的实时性。关键词:人脸检测;肤色模型;线性判别分析;人脸识别;DSP;V上海大学硕士学位论文ABSTRACTFacerecognitionisanattractiveresearchsubjectthathasveryimportanttheoreticalvalueandpracticalvalueinthepatternrecognitionfields。Comparedwithotherbiometricmethods,suchasfingerprint,palm,iris,andDNA,humanfacerecognitionismor

4、efriendly,direct,andimitatetoHumane.Therefore,inrecentyears,facerecognitionisgettingmoreandmoreattention.From1888,thefirstformalhumanfacialrecognitionwasputforward,tonowadays,manyscholarsandresearchdepartmentshavededicatedtotheresearchofhumanfacialrecognitionsystem.Mostofthem,however,were

5、runbasedOilhugeorparallelservers,whichcostmuchmoneyandhadbigvolume.Thereareonlyalittleforcommercialandordinarypurpose.Themainobjectiveistodevelopaface—recognitionsystemforAccessContr01.Thetotalworkofthepaperandthemaininnovationsincludes:1.Studiesareconductedtothefacedetectionandfeatureext

6、ractionbothintheoryandalgorithms.AccordingtothecharacteristicsofAccessControlsystem,aface-detectionalgorithm,whichisbasedondifferentialvideoframes,complexion,faceandeyesgeometriccharacters,isproposed.Bycombiningseveralsimpleface.detector,thisalgorithmCanreachahi曲performance.Theirperforman

7、cesarecomparedbyexperimentsunderMatlab7.0.AndthealgorithmsthatsuitforAccessControlareproposed.2.Byanalysisandcomparisonsomepopularfeatureextractionalgorithms,anewone,calledWeighted—DirectLinearDiscriminateAnalysisbasedonBlocked-imageDCT(WD—LDA),isbringout.Redundantf

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