基于小波理论的人脸识别系统研究

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1、基于小波理论的人脸识别系统研究基于小波理论的人脸识别系统研究摘要近年来，随着互联网技术的高速发展，信息安全性的越来越得到人们的重视，如何解决在保证效率的前提下对人类身份进行快速鉴定和识别，已经成为了广大科研工作者青睐的重要课题。生物特征识别技术，其原理基于人体生物特征进行识别，安全且难以伪造，得到了广泛的研究和应用。其中，人脸识别技术尤以其更加直接友好、信息不易模仿和实时非接触识别等优势，更是相关领域研究的热门。人脸识别技术具有无接触、无强制、无侵犯等其他生物特征识别技术不具备的优点，它的研究具备很高

2、的应用价值，是机器视觉、模式识别等众多领域的研究热点。本文基于线性鉴别分析与小波变换技术，研究了人脸识别系统，主要工作内容有：1、研究了人脸识别系统的背景，研究了人脸识别技术在国内外的发展现状。2、研究了人脸识别系统原理，研究了人脸识别的关键技术，人脸识别系统需要攻克的关键技术主要包括图像预处理、人脸定位和标准化处理和神经网络分类等。3、研究了人脸特征的定位和标准化。研究了人脸图像的增强技术，选取了人脸数据库中的图像，对他们进行分析处理。结果表明，三种滤波器均能一定程度上去除图像噪声。高斯滤波器不仅去

3、除噪声，在细节信息保留方面要优于其他滤波器。4、研究了人脸图像的特征提取算法。研究了基于Gabor小波变换的人脸识别算法，从人脸图像的多尺度、多方向表征出人脸在各个不同方向上的灰度值分布情况，大大增强了人脸图像处理的鲁棒性，提高了人脸识别系统的抗环境干扰能力。5、基于MATLAB对人脸识别系统进行设计与开发，实现了人脸识别系统对标准数据库中人脸图像的识别。6、基于本人脸识别系统，进行了相关实验和数据分析。基于本人脸识别系统，进行了相关实验和数据分析。计算了小波算法下，不同分量取值时的人脸识别准确率与识

4、别效率，得出本人脸识别系统的最佳分量取值；对比实验了选取不同预处理算法时的人脸识别准确率，得出高斯滤波器为本人脸识别系统的最佳滤波器；对高斯滤波器的重要参数取不同值时的人脸识别准确率进行了实验，分析高斯滤波器的最佳取值；设计了未引入LDA(线性鉴别分析算法)的小波算法识别，将基于Gabor小波算法的人脸识别与基于Gabor小波+LDA算法进行比较，验证了引入LDA的小波算法后，系统识别准确I万方数据基于小波理论的人脸识别系统研究率与稳定性的得到了提高。关键词人脸识别，人脸特征，图像处理II万方数据基

5、于小波理论的人脸识别系统研究RESEARCHONFACERECOGNITIONSYSTEMBASEDONWAVELETTHEORYABSTRACTWiththecontinuousprogressofscienceandtechnology,thedevelopmentofcomputerandInternettechnology,thesecurityofinformationhasbeenraisedtoanunprecedentedheight.Howtoeffectivelyandquickl

6、yidentifyandidentifytheidentityofthescientificresearchworkershavebecomeanimportantissue.Biometricidentificationtechnologybasedonhumanbiologicalcharacteristicshasuniqueadvantages,suchassafe,reliable,difficulttoforgeandcharacteristic,andhasbeenwidelystudi

7、edandapplied.Amongthem,thefacerecognitiontechnology,especiallyinitsmoredirectfriendly,informationisnoteasytoimitateandreal-timenon-contactidentificationandotheradvantages,isahotresearchintherelatedfields.Facerecognitiontechnologyhastheadvantagesofnocont

8、act,nocoercion,noviolationandotherbiometricidentificationtechnology,ithasaveryhighapplicationvalue,itistheresearchhotspotofmachinevision,patternrecognitionandmanyotherfields.Basedonlineardiscriminantanalysisandwavelettransformtec