人脸识别技术研究.pdf

人脸识别技术研究摘要作为人工智能的一个重要应用,人脸的机器自动识别是一项极具挑战性的课题。目前,人脸识别及其应用已经渗透到多个学科,并在信号处理、智能控制、模式识别、机器视觉等领域取得了丰硕的成果。人脸识别不仅是科学家的兴趣所在,还受到各国政府和军队等权力部门的密切关注,世界上许多国家和地区的政府及工业界都十分关注并积极投资人脸识别的研究,其进展不仅促进科学和技术的进步,还会对各国的国力产生一定的影响。本文针对人脸识别亟需解决的鑫侍饨辛搜芯浚ㄈ肆图像的预处理,提取最优的人脸特征,最优分类器的设计,将人工神经网络应用于人脸识别,本文的创造性研究成果主要有:岢隽嘶谀V髟7治龇腿ㄖ迪蛄考薪怯嘞抑的人脸识别算法,这种算法简便,易于在工程上实现,试验结果表明其性能明显优于目前常用的基于特征脸的人脸识别算法。ǘ懒⒃7治龇ㄓ糜谌肆车奶卣魈崛。⑶乙肓四5姆挚技术,提出了基于模独立元分析法娜肆呈侗鹚惴āJ匝榻峁砻鳎庵炙惴ǖ闹葱惺奔浣快,性能非常理想。浙江工业大学工程硕士学位论文
岷纤ㄖ瞪窬的突出优点,提出了新的网络训练算法,将其用于人脸分类器的构造,提出了基于主元分析法退ㄖ神经网络娜肆呈侗鹚惴ā关键词:人脸识别,模主元分析,模独立元分析,权值向量夹角余弦值,双权值神经网络浙江工业大学工程硕士学位论文
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图列图蚧耐缡疽馔肌图卜钢稚锾卣鞯谋冉稀图卜肆呈侗鸸獭θ肆呈菘鈁钠骄场算法原理图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯媚算法将人脸分为菔敝毓沟耐枷瘛浙江工业大学工程硕士学位论文图卜肆呈侗鹗谐图卜肆呈侗鹣低车淖槌伞图桓鋈说娜肆惩枷袼孀殴庹铡⒈砬榈牟煌煌图煌娜说娜肆惩枷竦谋浠胪桓鋈说牟煌肆惩枷竦谋浠图慵闹髟!图肆呈菘鈁校杂τ个最大的特征值的特征向量作为羛的图像显示⋯⋯⋯⋯⋯肆呈菘鈁】中,对应于鲎钚〉奶卣髦档奶卣飨蛄作为羛的图像显示⋯⋯⋯⋯⋯⋯图匀莸奶卣魈崛图ǘ懒⒃7治龇ǖ玫降幕蛄坑胮×耐枷裣允尽图髟7治鏊惴ê虵咝耘斜鹗椒治鏊惴ㄔ谝桓两类分类问题上的对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图前七个用线性判别式分析得到的基向量用耐枷癖硎尽图雀呦咄枷允厩傲鲋髟5耐队啊图细胞网络结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图网络示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图高斯函数示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图双权值神经元模型的结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图ㄖ瞪窬:私峁雇肌图恳环肆惩枷袷峭枷窨占渲械囊桓龅图像空间和人脸子空间的坐标系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图环枷穹治个子图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图糜谘盗返耐枷瘛图糜诓馐缘耐枷瘛图肞算法重构人脸数据库的图像糜谥毓沟腨肆呈菘獾脑图..
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矶池未、作者签名:强病⒈C芸冢凇!D杲饷芎笫视帽臼谌ㄊ椤浙江工业大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书⒉槐C苴日期:加吐年聄日日期:弘对年耲日本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内法律责任。作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭导师签名:日期:年月日’
第一章绪论引言机器学习人脸识别技术是对个人身份进行识别和鉴定的一种最自然、最直接的手段。在当今使用的各种利用人体生物特征进行身份识别和鉴定的方法中,人脸识别以其直接、友好、方便的特点得到了越来越多的重视,同时,由于利用人脸来进行识别可以将其他方法无法获得的人物表情和心理特征考虑在内,也使人脸识别具有了其它识别方法多无法比拟的有效性、适应性和灵活性。本文围绕人脸识别技术展开,介绍了机器学习和生物特征识别技术的