基于PCA的人脸识别算法研究

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1、浙江工业大学硕士学位论文基于PCA的人脸识别算法研究姓名：蔡巍伟申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：曹文明20041201浙汪丁业大学埘{二学f,2沦文摘要人脸的机器自动识别是一项极具挑战性的课题，它汇聚了多个学科的知识与技术，如信号处理、智能控制、模式识别、机器视觉等。如何利用计算机对人脸图像进行快速准确的自动识别，一直是图像处理与模式识别的研究热点与难点。本文针对人脸识别过程中存在的问题，进行了一系列的研究，其中所做的主要工作有：1)提出了一种基于单人脸灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正方法，它是针对人眼灰

2、度变化特点、入眼几何形状特征及双眼的轴对称性设计的。实验结果表明，该方法对于双眼可见单人脸灰度图像能实现快速有效的矫正。2)提出一种基于模主元分析(模PCA)法改进的人脸识别算法，与传统的PCA人脸识别算法相比，此算法在光照变化很大时具有更高的识别率。3)在分析ICA的基础上，提出了一种改进的ICA人脸识别算法一一模ICA人脸识别算法，通过实验比较，验证了它的合理性和优越性。4)结合主元分析法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势及特点，提出一种基于多权值函数神经网络的主元分析人脸识别方法，并通过实验验证了它的实用性。关键词

3、：人脸识别PCAICA模主元分析模独立元分析多权值函数神经网络¨浙江T、也人掌坝}‘学位论文ABSTRACTAutomatedfacerecognitiononcomputerisanextremelychallegeableresearchproject，whichassemblestheknowledgeandtechnologyoIvariousscientificsubjects，suchassignalprocessing，intellectualcontrolpatternrecognitionandmachin

4、evision，etc．HowtoimplementrapidandaccuratefacerecognitionwithcomputerhasbeenahotspotaswellasadifficultyinthefieldsofimageprocessingandpatternrecognitionalalongThisthesiscarriesoutaseriesofresearchesconcerningtheexistingproblemsintheprocessoffacerecognition；themainc

5、ontributionsareasfollows1)Presentsamethodofadjustingfacepositiononthebasisofsinglefaceeyelocationingrayscaleimages．Itisdesignedaccordingtothefeaturesofhumaneyes’grayscalevariations，geometricstructuresandalsotheaxialsymmetryoftwoeyes．Experimentalresultshaveprovedtha

6、tforsinglefaceimageswithbotheyesvisible，thismethodcanrealizefacepositionadjustmentfaseandefficiently2)Proposesanewfacerecognitionalgorithmbasedonmodularprincipalcomponentanalysis(modularPCA)togetherwithanimprovedmesurementofthedistanceofsubfaces．Comparedwiththetrad

7、itionalPCAmethod，itcanobtainahigherrecognitionratewhentheillumination111浙江T业人学f『!f!I’学位论文ABS丁RACTvarieswidely3)Developsanimprovedalgorithm--modularindependentcomponentanalysisfacerecognitionalgorithmonthebasisofindependentcomponentanalysis(ICA)．Itsrationalityandsup

8、eriorityhasbeenverifiedfromtheexperimentaldata．4)CombinesthemeritsofPCAtogetherwiththatofthemulti—weightneul’alnetwork，andthenbiringsforwardaPCAf