基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文
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.参考资料.
基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文
目 录
前 言 ................................................................. 1
第一章 人脸识别系统概述 ............................................... 2
第一节 人脸识别的研究概况 .......................................... 2
第二节 人脸识别的发展趋势 .......................................... 3
一、多数据融合与方法综合 ........................................ 4
二、动态跟踪人脸识别系统 ........................................ 4
三、基于小波神经网络的人脸识别 .................................. 4
四、三维人脸识别 ................................................ 4
五、适应各种复杂背景的人脸分割技术 .............................. 4
六、全自动人脸识别技术 .......................................... 4
第三节 人脸识别技术的主要难点 ...................................... 5
一、复杂条件下人脸的检测和关键点定位 ............................ 5
二、光照问题 .................................................... 5
三、资态问题 .................................................... 5
四、表情问题 .................................................... 5
五、遮挡问题 .................................................... 5
第四节 人脸识别流程 ................................................ 6
一、人脸图像采集 ................................................ 6
二、预处理 ...................................................... 6
三、特征提取 .................................................... 6
第五节 本章小结 .................................................... 8
第二章 人脸图像的获取 ................................................. 9
第一节 人脸图像获取 ................................................ 9
第二节 人脸分割 .................................................... 9
第三节 人脸数据库 ................................................. 10
第四节 本章小结 ................................................... 11
第三章 人脸图像的预处理 .............................................. 12 . .. .
.参考资料. 第一节 人脸图像格式 ............................................... 12
一、JPEG格式 ................................................... 12
二、JPEG2000格式 ............................................... 12
三、BMP格式 .................................................... 13
四、GIF格式 .................................................... 13
五、PNG格式 .................................................... 14
第二节 人脸图像常用预处理方法 ..................................... 14
一、灰度变化 ................................................... 14
二、二值化 ..................................................... 15
三、直方图均衡 ................................................. 15
四、图像滤波 ................................................... 16
五、图像锐化 ................................................... 17
六、图像归一化 ................................................. 18
第三节 本章小结 ................................................... 19
第四章 人脸识别 ...................................................... 20
第一节 主成分分析基本理论 ......................................... 20
一、什么是主成分分析？ ......................................... 20
二、例子 ....................................................... 20
三、基变换 ..................................................... 21
四、方差 ....................................................... 24
五、PCA求解：特征根分解 ........................................ 27
六、PCA的假设 .................................................. 28
七、总结： ..................................................... 29
八、在计算机视觉领域的应用 ..................................... 31
第二节 基于PCA人脸识别算法的实现 ................................. 32
一、创建数据库 ................................................. 32
二、计算特征脸 ................................................. 33
三、人脸识别 ................................................... 35
第三节 本章小结 ................................................... 37
结 论 ................................................................ 38
致 谢 ................................................................ 39
参考文献 .............................................................. 40
附 录 ................................................................ 41
一、英文原文 ....................................................... 41
二、英文翻译 ....................................................... 54 . .. .
.参考资料. 三、源程序 ......................................................... 65 . .. .
.参考资料.
前 言
随着社会和科技的发展，社会步伐的加快，人们对高效可靠的身份识别需求日益强烈。各种技术在科研和实际中都受到了很大的重视和发展。由于生物特征在的稳定性和唯一性使其成为了作为身份识别的理想依据。人脸特征作为典型的生物特征外，还有隐蔽性好，易于被用户接受，不需要人的配合等优点。现已成为了身份识别领域研究的热点。PCA算法通过降低维度，提取主元素，减少了数据冗余，解决了图像纬度太高无法处理或处理很慢的特点，同时保持了原始图像的绝大部分信息。在人脸识别领域，很多先进的识别算法都是在其基础上的改进。所以研究基于PCA的人脸识别算法实现具有重要的理论和使用价值。
本文主要介绍基于PCA的人脸识别算法的实现，除第一章外，其余容按照人脸识别的流程可分为人脸图像获取，人脸图像预处理，人脸特征提取和特征匹配四个部分。具体安排如下:
第一章主要介绍人脸识别的研究现状，人脸识别技术的主要难点及人脸识别流程。
第二章主要介绍常用的人脸图像获取方法和人脸图像数据库。
第三章主要介绍常用的人脸图像预处理方法。
第四章主要介绍PCA算法，SVD定理，如何通过PCA和SVD提取人脸特征及如何使用最近邻法分类器欧几里得距离来进行判别分类。
