基于主元分析和小波变换的人脸识别方法研究与实现

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1、东北大学硕士学位论文基于主元分析和小波变换的人脸识别方法研究与实现姓名：蔡玉申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：赵丽红20051201东北大学硕士学位论文摘要基于主元分析和小波变换的人脸识别方法研究与实现摘要生物识别技术是二十世纪最为热点的技术，人脸自动识别技术是生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年星得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。身份识别及鉴定是保证系统安全的重要前提，在国家安全、公安、司法、电子商务、电予政务、安全检查、保安监控等应用领域，都需要准确的身份识别及鉴定。人脸识别被一直

2、被认为最易被接受的身份鉴定方法之一。本文对静止图像的多姿态人脸识别进行了研究，主要内容如下；(1)利用图像处理的方法对图像做最初的处理，尽量使用于识别的照片的干扰因素减少到最少，通过图像处理的方法也可以使图像的特征得到明显的突出而弱化其不具有特征的部分。只有经过处理的图像才可用于识别，识别率的高低在很大程度上也是受图像处理质量的影响。(2)本文首先使用主成分分析、镜像主成分分析、核主成分分析进行特征提取，用基于欧式距离度量的最近邻分类器和相关性的方法进行识别。这种方法的计算速度快，识别率很好但是对戴眼镜和有胡须的图像效果不理想。(3)小波变

3、换的方法对人脸图像进行特征提取。在对小波变换后的图像形成模板脸然后计算与模板脸的交叉距离，然后再将距离送入神经元网络进行训练最后用训练好的网络来进行识别。对戴眼镜和有胡须的图像的识别率很高。关键词：人脸识别；主成分分析；镜像主成分分析；核主成分分析；小波变换神经元网络·Ⅱ·东北大学硕士学位论文AbstractResearchandRealizationinFaceRecognitionMethodsBasedonPrincipalComponentAnalysisandWaveletTransformAbstractAutomatedfac

4、erecognitiontechniqueiSoneofthemostattractivebranchesofbiometricsanditisalsooneofthemostactiveandchallengingtasksforcomputervisionandpattemrecognitioninrecent30years．Forthebettersecurity,reliability,andvalidity，itisnotonlywidelyappliedhaavarietyofpersonalidentificationsyst

5、ems，butalsocallbeusedinthefieldofhuman-computerinterfaceandvisualcommunication．Thisdissertationmainlystudiestheapproachestofrontalfacerecognitionin掣ayimages．Themaincontentsareasfollows：(1)Theimagemustbeprocessingbythewayofimageprocessing．Trybesttoreduceallthedisturbingfact

6、or．Usethemeansofimageprocessingtomakethefeaturesmoreextrusivetoimpairtherestthatislittleofthefeatures。Therateofrecognitionisdecidedbythequalityoftheimageprocessed．(2)ThispaperusethemeansofPrincipalComponentAnalysis(PCA)、Symmetrical、PrincipalComponentAnalysis(SPCA)、KernelPr

7、incipalComponentAnalysis(KPCA)、infeaturesextraction．ThenusethemeanstorecognizethefacewhichisbasedonEuclideandistancenearest-neighborclassifierwhichprovestobefastincomputingspeedandhighinrecognitionrateexceptintherecognizingsuchpeopleaswareglassesandbeard．(3)Theimageswhichh

8、avebeenWavelettransformedturnouttobetemplatefaces．Thenputthedistancebetweentherestimagesa