【摘 要】
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人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像,提取有效的识别信息来辨认身份或者判别待定状态的一门技术。它涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学等诸多学科的
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人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像,提取有效的识别信息来辨认身份或者判别待定状态的一门技术。它涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学等诸多学科的知识,是当前研究的热点之一。人脸检测问题最初是作为人脸识别系统中的一个关键环节提出的,但随着人脸应用范围的不断扩大和开发实际系统要求的不断提高,人脸检测的最初研究不再能满足需求。由此,人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。本文以构建一个可用的、实用的基于web的人脸检测和识别系统为目标,在研究了人脸检测和识别的基本理论和关键技术的基础上,重点讨论了在复杂背景条件下,彩色静态图像的人脸检测和识别问题。首先,深入分析了Adaboost人脸检测算法整个流程,从一个较大的特征集中选择少量关键的haar-like特征,产生一个高效的强分类器。再用级联方式将单个的强分类器级联成为一个更加复杂的级联分类器。针对训练样本过少而检测正确率低的问题,提出二次识别的方法,取得较好的效果。然后,文章研究了基于特征脸、奇异值分解理论、小波理论、BP神经网络理论等人脸识别方法,最后采用通过K-L变换对图片进行降维,生成特征脸的方法。并与上面的人脸检测方法相结合,形成一个实用的完整的人脸识别系统。最后,为了使系统能与其他系统形成信息共享,本文构建了一个J2EE体系下的web平台,并实现人脸检测模块,进行复杂背景下的多人人脸检测。
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