基于PCA特征的人脸识别方法研究.doc

资料分类:工业大学 上传会员:无悔青春 更新时间:2018-09-16
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摘要:在当今社会,有很多领域需要快速,准确的对人们的身份进行确认。而基于生物特征的识别技术,由于其具有便捷性、稳定性、安全性、唯一性等很多优点,使得它在近些年发展迅速。人脸识别技术利用图像处理技术,通过提取人脸部位的特征信息进行身份识别,在安防监控、金融安全、自动考勤等许多领域具有重要的应用价值。本课题基于主成分分析法(PCA:Principal Components Analysis)算法,通过提取人脸图像主元素以及特征向量构建新的特征空间,并将原始图像映射到该正交特征空间,达到降维和特征提取的目的,减少了冗余信息,并采用模板匹配方法进行模式匹配识别实验。

本课题的主要工作如下:

(1)学习图像处理相关理论,包括图片格式的介绍,直方图均衡化原理,中值滤波等,并基于这些理论完成了对人脸图像的预处理;

(2)学习PCA算法,并基于这一算法完成了人脸图像的PCA特征提取和K-L变换,实现了人脸图像的主成分分析和特征空间变换;

(3)采用C++实现了完整的人脸识别系统,并采用自建数据库和YALE人脸库等对PCA人脸识别方法进行了实验分析与讨论。

 

关键词:直方图均衡化;中值滤波;主成分分析;人脸识别;特征脸

 

目录

中文摘要

Abstract

第1章 绪论-3

1.1 人脸识别研究背景与意义-3

1.2 论文内容-5

1.3 论文的结构和安排-6

第2章 图像处理的基础理论-7

2.1 常见人脸图像格式-7

2.2 图像滤波-9

2.3 直方图均衡化-11

2.4 PCA原理-14

第3章 人脸识别系统设计与分析-17

3.1 人脸识别系统的流程图-17

3.2 人脸识别系统的模块设计-20

3.3 实验结果分析与讨论-22

第4章 总结-29

参考文献-31

致谢-32

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上传会员 无悔青春 对本文的描述:本篇论文主要是来研究分析人脸识别研究内容中的第三步,人脸识别。即用等待识别的人脸图像与事先准备好的人脸库中的已知人脸进行比较,匹配找到最相似的图像。而在人脸识别的......
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