基于多尺度图像分析的人脸识别与性别识别算法研究

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时间:2019-03-03

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1、万方数据渐江大学硕士学位论文论文作指导教师签名:论文评阅人1:评阅人2:评阅人3:评阅人4:评阅人5:答辩委员会主席:委员1:委员2:委员3:委员4:委员5:廑慧塑副熬援遗互王L.筮:茎垂维盔副数拯逝运叁茎塑囱随名至教基熬援逝选:函必——崖L一盐艮立诬监麈茎塑塾量逝强琏塑造基型熬拯主堑琏割云盗副塾拯逝礁鹾答辩日期:2堕!垒=皇:2万方数据浙江大学硕士学位论文掣III112ll17IIIl5IlllllIIIIlll/Ilul1691Illl2Y2751浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢

2、的地方外,论文中不包含其他入已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得逝鎏盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。溯黼戥、歇秣鳓期㈨竹9月尹日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解盘婆盘堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权逝望盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名]:If苗矾导师签名:签字日期:Ⅺf噼9月穸日签

3、字日期:如件年尹月罗日11堑垩盔兰錾主堂堡垒壅——万方数据———————_——————_——————————————————————————————————————一一。致谢时光飞逝,转眼间读研究生的三年时间匆匆而过。在本论文即将完成之际,我感慨万千。首先向我尊敬的导师刘云海老师致敬!刘老师治学严谨的态度、渊博的学识、平易近人的学者风范和废寝忘食、诲人不倦的敬业精神都让学生终生受益。他不仅是我的学业导师更是我的人生导师,是我们今后学习和生活的楷模!在浙江大学信电系的三年是我人生中的一段宝贵的经历,我之所以可以顺利完成学业,得益于我们这个团结友爱的团体。衷心感谢刘老师带领下的实验室的

4、全体同学们,是他们不断的鼓励和帮助支持着我。感谢我的家人,全力以赴的支持我完成学业,你们更是我今后前进的动力。最后,感谢评阅本文的各位老师,您们辛苦了。张婧浙江大学信电系2014年7月万方数据浙江大学硕士学位论文摘要通过人脸识别技术进行身份认证目前正是一个研究和应用热点。利用计算机对人脸特征提取和分析最终可以实现对人的识别以及相关的人脸信息的分类比如性另0识另0。本文的主要工作是在人脸识别的特征提取过程中,利用小波变换的原理,通过Haar小波分解人脸图像可得高低频子图,充分利用高频子图的纹理特征受光照影响小的特点,运用LBP扩展算子求取各子图的统计直方图,按权重级联后作为人脸的特征

5、向量,提高了人脸识别对光照的鲁棒性。在人脸性别识别的特征提取过程中,基于小波变换的多分辨率分析特性,通过小波分解获取人脸图像一阶和二阶的低频子图,同样运用LBP算子运算得出子图统计直方图,运用LBP算子对原图进行运算得出原图的统计直方图,将子图与原图所得的统计直方图级联作为最终的分类特征。此法更好的结合了人脸整体结构特征与局部细节特征,提高了分类的稳定性的同时解决了基于小样本训练库下的人脸性别识别,并降低了计算和存储开销,可以满足目益普及的移动和嵌入式平台对存储空间和计算复杂度的要求。关键词:人脸识别;性别识别;特征提取;小波变换;局部二值模式II万方数据浙江大学硕士学位论文Abs

6、tractThroughthefacialrecognitiontechnologyforidentityauthenticationisaresearchandapplicationhotspot.Usingthecomputerweextractandanalysisfacefeaturetorealizetherecognitionofpeopleaswellasrelevantclassificationoffacialinformationsuchasgenderidentification.Inthispaper,whileweextractthefeaturesoff

7、aces,atfirstweowethesub.。graphsoffaceimagebywaveletdecomposition.Wemakefulluseoftexturecharacteristicsofhighfrequencysub--graphwhichaffectedbythelightsmall.UsingLBPextendedoperatorweaccountstatisticalhistogramofeachsub—graphsmultipliedb

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