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《电子科技大学》 2007年
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隐Markov模型和神经网络人脸识别算法研究

苏波  
【摘要】: 人脸自动识别是计算机科学的一个前沿课题,有着十分广泛的应用前景,其对人脸的自动识别涉及到模式识别,数字图像处理,生理和心理等多方面的课题。目前常用的方法有特征脸方法、小波分析方法、基于神经网络的人脸识别方法、基于统计模型的识别算法。当光线、角度及人脸尺寸变化时,识别率明显下降,且应用神经网络算法时原始灰度图象数据量十分庞大,造成神经元数目过多,训练时间很长。 本论文针对上述问题,提出了两种人脸识别算法:基于HMM的统计模型人脸图像识别算法和基于灰度形态学的BP神经网络算法。论文的主要内容包括: 1、分析了人脸自动识别的研究现状,对人脸特征提取,HMM,ANN改造等关键技术进行了讨论。 2、根据人脸识别系统的技术要求,给出了系统的总体设计方案,阐述了系统的硬件结构和软件流程。 3.由于人脸自上而下自左至右的不同特征区域可用隐Markov模型的状态序列来表示,因此提出基于DCT离散余弦变换的数据压缩方法和隐马尔可夫模型相结合的方法,通过求取输入样本的最优状态序列来计算与人脸状态图的最大相似度来对人脸进行快速识别。 4、研究了利用数学形态学对人脸图像的特征提取方法,并与神经网络相结合构造了形态学分权BP神经网络,并将其成功用于人脸自动识别。 5.对人脸模型的三维重建问题进行初步探讨。 6.研究了基于COM技术的Visual C++与Matlab混合编程技术,从而实现了系统的快速开发。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP391.41;TP183

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