基于本征谱和支持向量分类器的人脸识别(可复制论文).pdf

摘要计算机人脸识别技术是指利用计算机对人脸图像进行分析,进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术。人脸识别技术具有广泛的使用背景,无论是公安系统的罪犯身份识别、护照与本人的核对、还是银行或者海关的监控系统以及自动门卫系统都可以有效地使用人脸识别技术。尤其在美国经历了“笨植朗录螅扑慊肆呈侗鸺际醺拥玫降娜嗣堑闹厥印次是与人脸特征相配合的模式分类器的构造。本文主要研究了人脸识别中一些特征提取算法以及不同分类算法与不同特征分类器相组合,构造出不同的人脸识别系统,并且做了相应的比较。在人脸特征的提取和压缩阶段,我们将其分为人脸图像的预处理和特征提取素平均法来降维,用分数傅立叶变换得到变换域的特征;结果表明:在分数傅立叶变换中,当取口叮时,也就是取傅氏变换的时候,可以得到更优的结果。在特征提取阶段,主要采用基于主元分析奶卣髯涌占浞椒ㄌ崛”菊髁虮菊髌⑶医樯芰诵〔ū浠坏脑恚约靶〔变换在人脸图像识别中的应用。在分类器的设计阶段,主要利用基于统计识别理论的支持向量机,并且采用多类别的支持向量分类器作为我们人脸识别的分类人脸数据库对算法进行了验证。关键词人脸识别,分数傅立叶变换,特征子空问,本征脸,脸像本征谱,支持人脸识别技术主要包括两个方面的内容,首先是人脸特征的提取和压缩,其两个部分。在预处理阶段,主要利用像素平均法以及分数阶傅立叶变换,利用像器。向量机最后,以硕士论文:基于本征谱和支持向量分类器的人脸识别
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人脸识别简介第引言人脸识别的研究内容近年来,在日常事务和工业生产的各个方面,随着计算机的普及和应用,对个人身份的自动鉴定提出了越来越多的要求。现行的许多计算机系统中,包括许和访问控制。事实上,这种方案隐藏着一些问题,例如密码容易忘记,也可能会被人窃取。在传统的一些需要身份验证的场合,也存在着类似的问题,例如证件的伪造和盗用等。这些都向传统的安全技术提出了挑战,迫切的需要得到解决。由于人的很多特征具有单一性的特点,人们把目光转到了利用人体生物特征来进行识别的技术。这就是目前非常流行的生物识别技术。要把人体的生物特征用于身份识别,这些特征必须具有唯一性和稳定性。研究和经验表明,人的指纹、掌纹、声音、虹膜、骨架等这些外部特征都具有唯一性和稳定的特性,即每个人的这些特征都可以认为是与别人不同而且是终生不变的,因此就可以借此识别出人的身份。基于这些特征,人们发展了指纹识别,人脸识别,虹膜识别等多种识人们平时交往时主要还是依赖与声音,长相,动作举止等加以判断。实际上人类的面部特征是相当稳定的,分别几年甚至是几十年的老朋友即使是在路上匆匆一过也会分辨出来,而且人脸特征相比其他的人体生物特征具有直接,友好方便的特点,正因为如此,近年来在国际上有很多研究者对基于人脸和语音等特征的身份识别和验证进行了大量的研究。人脸识别简单来说就是给定一静止或者活动的图像,利用已有的人脸数据库来确认图像中的一个或者多个人。从广义上讲,人脸识别的研究内容包括了以下主要研究如何从各种不同的背景中检测出人脸的存在并且确认其位置。⑶省⒔嵌鹊代数特征缇卣筇卣魇噶、固定特多非常机密的系统,都是在使用“用户名苈搿钡姆椒ɡ唇杏没У纳矸萑现别技术。目前,采用指纹、虹膜等识别技术已经达到了很好的识别效果。但是,几个方面的内容:肆臣觳征模板、特征脸等。::硕士论文:基于本征谱和支持向量分类器的人脸识别
人脸识别的现状和前景这就是通常所说的人脸识别,讲待识别的人脸和数据库中的已知人脸进行比较,。对待识别人脸的表情分析、并将其加以