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《长沙理工大学》 2010年
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基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统研究

胡波  
【摘要】:人脸识别是一个典型的图像模式分析、理解与分类计算问题,涉及到模式识别,计算机视觉,人机交互,统计学习,认知科学等多个学科,是模式识别领域研究的热点和难点之一。同时,作为一种生物特征识别关键技术,AFR技术在身份认证、智能监控、信息安全、金融等领域具有潜在而广大的应用前景。然而,非理想条件下的人脸识别技术仍然是一个极具挑战性的课题,要开发出鲁棒和实用性强的AFR系统还需要解决大量的关键问题。 本文概括地分析了国内外在人脸识别方面的研究历史和现状,阐述了人脸图像预处理的主要算法,研究了几种目前流行的人脸特征提取算法及其改进,探索了基于模糊RBF神经网络的人脸图像识别系统的设计与实现。 本文主要工作如下: 1、对人脸图像进行基于分块的离散余弦变换(Divided Discrete CosineTransform,DDCT)。首先对人脸进行分割,对分割出的各图像块进行DCT变换,然后提取DCT(Discrete Cosine Transform)系数的低频分量和高频分量构造出每块人脸的DCT特征矩阵。 2、利用奇异值分解阈值压缩(Singular Value Decomposition Threshold Compression,TCSVD):方法对DCT特征矩阵进行奇异值分解与压缩降维。由于分割图像的DCT低频分量含有大量由于遮挡、光照及表情变化等因素引起的冗余信息,有必要对图像的奇异值进行压缩降维,然后对这些奇异值特征进行组合,构造出最终的人脸组合鉴别特征。 3、设计一种基于模糊RBF神经网络的人脸图像分类器。由于RBF网络与模糊推理过程具有函数等价性,可以将两种不同构造的系统在函数上统一起来,使网络的参数和运算具有明确的含义。我们将RBF网络中的模式聚类中心数和模糊规则数对应起来,构造网络的环境参数使网络具有模糊推理和分类能力。 4、训练模糊RBF神经网络。模糊RBF神经网络一般采用BP算法进行学习,收敛速度慢,提出了一种改进的Levenberg-Marquart优化算法(简称L-M算法)对神经网络进行学习,改进的L-M算法在学习次数和准确度方面都优于BP算法。 5、应用于人脸识别。对训练好的模糊RBF神经网络分类器ORL人脸库进行测试,仿真实验结果表明了本文方法的有效性和可行性。
【学位授予单位】:长沙理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 吴军;基于正负模糊系统的图像分类的研究及其应用[D];江南大学;2012年
2 李江杰;基于可视化阵列传感器的气体检测模式识别研究[D];重庆大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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【同被引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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【二级参考文献】
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1 本版编辑曾雨 康翔;人脸识别结缘奥运[N];计算机世界;2007年
2 孟东明 张继进;企业要靠创新应对危机[N];中国工商报;2009年
3 本报记者  魏建玲;行者 知其道而行其智[N];国际商报;2006年
4 程蓉 王春;“人脸识别”保障财产安全[N];科技日报;2006年
5 记者 闫文锋 实习记者 高鹏;清华人脸识别系列全面推广[N];中国知识产权报;2006年
6 实习生 姜靖;人脸识别:门靠人脸开启[N];科技日报;2007年
7 阐文;汉王新品开启“人脸识别时代”[N];中国工业报;2009年
8 本报记者 霍光;从按手印到以貌取人[N];中国计算机报;2011年
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3 李全彬;非约束环境下人脸识别关键技术的研究与应用[D];华东师范大学;2011年
4 唐恒亮;基于三维特征的人脸识别算法研究[D];北京工业大学;2011年
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6 陈恒鑫;基于多尺度分析的变化光照下人脸识别研究[D];重庆大学;2010年
7 赵武锋;人脸识别中特征提取方法的研究[D];浙江大学;2009年
8 陈勇;基于样条二进小波的人脸识别研究[D];浙江工业大学;2010年
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10 笪邦友;图像纹理在红外场景仿真与人脸识别中的应用[D];华中科技大学;2010年
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1 胡波;基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统研究[D];长沙理工大学;2010年
2 张毅;基于亮度归一化的人脸识别的研究及应用[D];复旦大学;2010年
3 王珂;人脸识别身份验证技术的研究[D];电子科技大学;2010年
4 刘学平;低质量图像模糊人脸识别的研究[D];沈阳航空工业学院;2010年
5 张春晓;基于粗集和小波变换的人脸识别研究[D];山东大学;2010年
6 曹凤杰;红外图像人脸识别方法研究[D];西安电子科技大学;2010年
7 章悦;基于四元数的彩色人脸识别[D];西安电子科技大学;2010年
8 汪炼;基于半监督流形学习的人脸识别算法研究[D];安徽大学;2010年
9 孙向风;基于进化计算和支持向量机的人脸识别算法研究[D];兰州理工大学;2010年
10 平强;压缩感知人脸识别算法研究[D];中国科学技术大学;2011年
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