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人脸识别技术及应用研究

作　者: 李波
导　师: 张向东
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 交通信息工程及控制
关键词: 人脸识别 Gabor小波变换 主元分析法(PCA) 线性判别分析(LDA)
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 553次
引　用: 11次
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内容摘要


人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。虽然人类能毫不费力地识别出人脸及其表情,但人脸的自动机器识别却是一个难度很大的课题。它涉及到模式识别、图像处理及生理、心理学等方面的诸多知识。本文的主要研究内容包括以下方面:1)从基于图像整体代数特征PCA算法着手,主要介绍了“特征脸”算法的原理和实现过程,对组成特征投影空间的特征值选择问题,距离度量方法问题及训练样本的选择等进行了一定的研究。2)介绍了线性判别分析(LDA)人脸识别方法并且得到一些有意义的结论。3)基于Gabor变换的人脸特征提取算法。通过对人脸傅里叶变换和Gabor变换的实验比较,证明了Gabor变换在提取人脸特征方面具有很大的优越性。接着,介绍了Gabor小波变换的快速算法。4)研究了基于Gabor小波变换的人脸识别算法。本文研究的算法首先对人脸进行Gabor小波变换,然后应用PCA方法降低Gabor特征向量的维数,最后运用LDA方法进行最利于分类的投影,来实现对人脸的识别。实验表明,采用该方法得到的识别率要远优于单纯采用PCA方法的结果。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-16
  1.1 生物特征识别技术  8
  1.2 生物特征识别技术的应用和前景  8-10
  1.3 人脸识别的背景及意义  10
  1.4 人脸识别的研究内容  10-11
  1.5 人脸识别的研究现状  11-12
  1.6 人脸识别系统的基本框架  12-13
  1.7 人脸识别的主要商业系统  13
  1.8 本文研究的内容  13-16
第二章 主成分分析(PCA)  16-32
  2.1 引言  16
  2.2 离散Karhunen-loeve 变换  16-21
    2.2.1 K-L 展开式的性质  18-21
    2.2.2 K-L 坐标系的产生矩阵  21
  2.3 PCA 的基本概念  21-23
    2.3.1 PCA 原理  22
    2.3.2 主成分分析的具体算法  22-23
  2.4 用PCA 进行特征提取的经典算法——Eigenface 算法  23-32
    2.4.1 人脸图像预处理  24-25
    2.4.2 特征脸空间  25-26
    2.4.3 通过特征脸空间来识别人脸  26-27
    2.4.4 奇异值分解(SVD)定理  27-28
    2.4.5 特征向量的选取  28-29
    2.4.6 距离测量  29
    2.4.7 人脸训练样本的选择  29-32
第三章 基于线性判别子空间的人脸识别  32-36
  3.1 引言  32
  3.2 Fisher 最佳线性判别  32-33
  3.3 计算最优LDA 投影  33-34
  3.4 Fisher 线性判别的步骤  34
  3.5 LDA 判别的优缺点分析  34-36
第四章 Gabor 小波变换  36-50
  4.1 引言  36-37
  4.2 Gabor 小波变换的定义  37-39
  4.3 Gabor 滤波器  39-43
    4.3.1 Gabor 滤波器参数的选择  40
    4.3.2 Gabor 滤波器的性质和计算方法  40-41
    4.3.3 Gabor 变换的人脸特征提取  41-43
  4.4 Gabor 快速算法  43-50
    4.4.1 快速傅里叶变换(FFT)  44-45
    4.4.2 二维快速傅里叶变换(FFT)算法  45-47
    4.4.3 Gabor 变换的快速算法  47-50
第五章 基于Gabor 小波变换的人脸识别  50-56
  5.1 引言  50
  5.2 基于Gabor-PCA+Fisher 的人脸识别方法  50-53
    5.2.1 人脸图像的Gabor 表示  50-51
    5.2.2 使用PCA 降维的LDA 识别方法  51-53
  5.3 实验分析  53-56
结束语  56-58
进一步的工作  58-60
致谢  60-62
参考文献  62-66
作者在读研期间的成果  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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