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基于小波变换与主成分分析的人脸识别技术研究

林敏  
【摘要】: 随着人类社会的不断进步,快速便捷的身份检验受到越来越多各界人士的关注。人脸属于生物特征,作为人的本质特性,其稳定性和差异性非常强,因此可以当作检验身份的很好方法。同时,这种方法是既比较自然又比较直接的方法,而且用户容易接受,因为它具有便利、友好的特性。因此,越来越多来自模式识别和图像处理等各领域关注这方面研究,已经成为信号处理和模式识别等的纵多学科领域关注的热点。 本文首先介绍了人脸识别的背景、应用、发展历程、研究现状以及研究内容,并对人脸识别领域的一些理论方法作了总体的介绍。文中所采用的方法是常有的主成分分析(PCA Principle Component Analysis)。人脸预处理工作是比较重要的步骤,其主要包括几何校正、直方图均衡化、像素灰度值归一化等,于是文中对这方面工作作了详细的介绍。小波变换理论是本文的重要研究方法,于是对小波变换理论进行深入研究,并详细阐述了其在人脸识别中的应用。最后深入地研究传统的PCA人脸识别方法,并对PCA的一种改进方法2DPCA也进行了详细的研究,通过实验比较二者的性能,得出结论:与PCA相比,采用2DPCA需要识别时间较短,识别率也较高。


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