人脸识别方法的研究与实现-论文

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1、摘要1Abstract2前言3第一章绪论41.1人脸识别技术概述41.2研发历史与发展现状41.3主要用途与应用前景41.4本文所作的工作5第二章图像预处理方法62.1中值滤波错误！未定义书签。2.2直方图均衡化错误！未定义书签。第三章人脸特征提取与识别93.1识别方法综述错误！未定义书签。3.2主成分分析(PCA)法103.3LBP算法103.4改进的PCA算法11第四章人脸识别界面总体设计134.1系统识别基本框架134.2人脸数据库及系统的运行环境134.3用户执行界面13第五章系统的仿真与实现145.1人脸识别系统组成及界面145.2系统的运行流程145

2、.3运行结果分析16第六章课题总结18参考文献致谢附录人脸识别是一门新兴的科研项口，最早起源于上世纪的60年代。经过几I•年的发展,现在已经成为一项最有上升潜力的人体特征识别技术，具有非常广泛的应用前景。现有的人脸识别方法众多，应用范围和特点也各不和同。木文主要对常用的主成分分析（PCA）法和局部二值模式（LBP）两种识别方法进行了研究比较。并提出了一种新的人脸识别方法，将核主成分分析（KPCA）与支持向量机（SVM）两种算法结合在一起，提高原始PCA的识别概率。识别系统主要包括以下四个环节：图像获取、图像预处理、特征提取、人脸识别。木次设计选用了ATT人脸数据

3、库作为识别对象，首先使用屮值滤波和直方图均衡化两种方式对图像进行预处理，然后分别用主成分分析法、局部二值模式、KPCA+SVM等方法实现人脸的特征提取与识别。整个系统在MATLAB软件上实现，并设计了图形用户界面（GUI）来完成系统的整体功能。关键词：人脸识别，MATLAB,PCA,LBP,特征捉取作者：靳冉指导教师：彭静玉AbstractFacerecognitionisanewresearchproject,begininthe1960s・Afterdecadesofdevelopment,nowitbecomesoneofthemostpotentialh

4、umancharacteristicsidentificationtechnologywithaverybroadapplicationprospects.Innowadays,thereareafewfacerecognitionmethodsandtheirapplicationscopeandcharacteristicsaredifferent.Thispapermainlyfocusonprincipalcomponentanalysisandlocalbinarypatternstwokindsofrecognitionmethods.weputfo

5、rwardanewideaandcombinetheKPCAandSVMalgorithmstoimprovetherecognitionprobabilityofPCA.Recognitionsystemmainlyincludesthefollowingfourparts:imagecapture,imagepreprocessing,featureextractionandfacerecognition.ThisdesignchoosetheATTfacedatabaseastheobjectofrecognition.Firstly,weusemedia

6、nfilteringandhistogramequalizationtodotheimagepretreatment.Then,werespectivelyuseprincipalcomponentanalysis,localbinarypatternsandcombiningofKPCAandSVMalgorithmstorealizefeatureextractionandfacerecognition.ThewholesystemisimplementedinMATLABsoftwareanddesignaGraphicalUserInterfacetoc

7、ompletethewholefunctionofthesystem.Keywords:Facerecognition;MATLAB;PCA;LBP;FeatureextractionWrittenbyJinRanSupervisedbyPengJingyu人脸识别技术是现代新兴的一门技术，它的应用前景十分广泛。在“9.11”事件以后，各国投入了大量的人力和物力研究和发展这门技术，近年来人脸检测受到研究者的普遍重⑴，目前比较著名的研究机构有美国麻省理工学院媒体实验室（MIT）和人工智能实验室（AILab）,南加州大学（USC）以及英国的DepartmentofE

8、ngineeringin