基于Curvelet与PCA类方法人脸识别技术及研究.pdf

湖南大学
硕士学位论文
基于Curvelet与PCA类方法的人脸识别技术研究
姓名:马慧
申请学位级别:硕士
专业:计算机科学与技术
指导教师:胡峰松
20110528
摘要��岢鲆恢只������拘改进算法。详细阐述了��喾椒ㄒ灰籔�、经过近五十年的发展,人脸识别技术已有了长足的进步,并成功应用到许多领域。但当一些如光照、表情、姿态等外界条件不理想时,算法性能下降较快。因此,如何降低这些干扰因素对人脸识别算法的影响成为一个极具挑战性的研究课题。小波变换与��喾椒ń岷鲜墙饩龃死辔侍獾囊恢种匾7椒ǎ��〔ū浠�主要反映了图像的点奇异性,无法准确表达人脸图像中大量的曲线边缘信息。为改进这一不足,����变换被提出并日渐成熟,其基支撑空问具有各向异性,能够实现对高维空间中曲面边缘函数更好的稀疏表达。本文主要研究如何将����变换与��喾椒ń岷闲纬捎行У娜肆呈侗鹚惴ā1疚闹饕9ぷ魅缦拢���匀肆呈侗鸹�≈J都癈����浠焕砺劢�辛搜芯俊=樯芰巳肆呈侗鹂�题的研究背景及意义,总结和分析了国内外人脸识别研究发展现状。’对两种常用的图像处理技术:小波变换和����变换进行了详细探讨,针对小波变换在人脸识别中的不足,提出将����变换应用到人脸识别领域,并对人脸图像����变换后生成的系数进行了详细分析。���������氖迪衷�砗凸ぷ髁鞒蹋�⒄攵远�琍�类方法对于光照变化较为敏感的不足以及矩阵距离度量准则,提出了相应的改进。改进算法首先对人脸图像样本进行光照衰减,随后用����进行特征提取,最后采用基于�卣�距离的最近邻法分类得出识别结果,在��人脸库上的仿真实验结果证明了改进算法的有效性。��岢鲆恢纸岷螩����浠缓透慕�����拘人脸识别算法。新算法通过对人脸图像样本进行第�鶦����浠唬�玫酵枷竦腃����推迪凳��俳岷细�进后的����算法进一步提取特征实现分类。通过实验对新算法进行仿真,比较和分析其性能,结果表明新算法取得了较高的识别率和相对较短的识别时间,且对光照变化具有良好的鲁棒性。关键词:人脸识别;第二代����变换;����;光照衰减;�卣缶嗬�基于����和��喾椒ǖ娜肆呈侗鸺际醯难芯�Ⅱ
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附图索引��年生物识别技术市场份额报告⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..�图��人脸识别一般过程示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�图��离散����变换的频率域空间划分图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯���肆晨庵幸环����谋曜既肆惩枷裱�尽������������图��经过����变换后的各层重构人脸图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�图������改进算法过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.���人脸库中一个人的�幅人脸图像样本⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.���人脸库中不同�≈迪�����慕�惴ǖ钠骄�侗鹇省������图��基于����和改进����的人脸识别算法实现过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯.���肆晨庵幸桓鋈说���肆惩枷裱�尽������������������肆晨庵胁煌�盗费�鞠卤疚乃惴ㄓ刖�渌惴ǖ氖侗鹇识员取������人脸库中不同训练样本下本文算法与经典算法的识别率对比⋯⋯⋯�图��直方图均衡化效果图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�图��连续����变换的频率域空间划分和相应空间域尺度变换示意图⋯⋯�图��图��人脸图像原图及其尺度为��、�腃����推迪凳�毓雇肌������硕:��宦畚���
附表索引Ⅷ����变换系数的结构分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�����变换系数的统计分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。���人脸库中改进算法与经典算法识别率和识别时间的对比⋯⋯⋯⋯⋯.�表��不同尺度下本文算法的识别率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..�表������方法与����椒ㄔ贠�和��两个人脸库上的性能对比.�基于����和��喾椒ǖ娜肆呈侗鸺际醯难芯�
第�滦髀���人脸识别研究背景及意义随着�技术