基于人臉特征的身份識別.pdf

1、生物特征是人的內在屬性，具有很強的自身穩(wěn)定性和個體差異性，因此是身份驗證的理想依據。其中，利用人臉特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特點。人臉識別技術是計算機視覺與模式識別領域的研究熱點，在身份驗證、電視會議、人機界面、可視通信、公安檔案管理、安全部門、基于內容的圖像檢索等很多方面有著廣泛的應用。人臉識別過程一般可以分為人臉的檢測和預處理、特征提取、匹配識別三個部分。本文對人臉的檢測和識別技術進行了系統(tǒng)

2、、詳細的研究。 在人臉圖像的預處理階段，本文主要完成對人臉樣本的圖像增強、幾何及灰度歸一化工作。這些工作有效地改善了圖像質量、降低了計算復雜度，從而提高了后續(xù)算法的收斂速度，并且使用了二維小波變換壓縮數據。二維的小波分解具有對表情變化不敏感的特點，將圖像的大部分能量集中到低頻的子圖像，高頻部分則對應于圖像的邊緣和輪廓，可以很好地壓縮和表征人臉圖像的特征。 在人臉特征提取階段，文中詳細介紹了人臉圖像幾何特征和統(tǒng)計特征提取的

3、方法，例如幾何特征提取法，奇異值分解方法，線性鑒別分析，離散余弦變換，基于小波變換特征提取等方法。重點介紹了本論文所使用的主分量分析和定點獨立分量分析的方法，定點獨立分量分析是一種基于高階統(tǒng)計信息的特征提取方法，收斂速度快克服了一般ICA收斂慢的缺點。 在人臉圖像的識別階段，文中詳細介紹了最小距離法和支持向量基等識別方法。重點介紹了本論文所使用的神經網絡的識別算法。徑向基函數(RadialBasisFunction，RBF)理論