【摘 要】
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近年来,生物特征识别技术随着计算机技术、电子技术以及自动控制技术的发展而取得了长足的进步,生物特征以其高可靠性、普遍性以及低欺骗性,越来越常用于身份识别领域。在各
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近年来,生物特征识别技术随着计算机技术、电子技术以及自动控制技术的发展而取得了长足的进步,生物特征以其高可靠性、普遍性以及低欺骗性,越来越常用于身份识别领域。在各种生物特征识别技术中人脸识别是近年来生物医学工程以及模式识别领域的研究热点,由于人脸识别方法的简单易行,信息采集方便,适用范围广泛,所以在公共安全领域以及司法领域有越来越广泛的应用。人脸识别的基本步骤包括图像预处理,特征提取和特征识别等,在各个步骤中研究人员已经提出了很多有效的研究方法,在这些方法中也存在一些缺陷和不足,本文将采用改进的基本算法进行人脸识别的研究分析。在进行识别工作之前本文首先利用小波变换对图像进行压缩降维、去噪和增强等预处理,以利于后续步骤的进行,在特征提取和识别过程中我们将利用PCA(Principal Component Analysis)方法和局部特征识别相结合的算法,并利用粗集理论进行算法的改良。本文将分三个部分表述论文的主要工作：(1)首先我们利用小波变换的优良性质去除图像中的随机噪声,然后通过实验确定压缩比,进行图像压缩,从而不影响后续的识别步骤。为了增强图像细节,提高图像可辨别度,我们使用直方图均衡的方法进行处理。对直方图均衡后得到的图像我们很容易进行边缘提取,并对图像中的人脸进行定位。(2)基于PCA的特征脸法是通过K-L变换提取人脸图像的整体信息,这样的识别方法不能反映图像的局部细节特征,往往会造成识别的误差。本文中我们采用PCA方法和Gabor小波局部特征识别相结合的方法,以求达到较好的识别结果。PCA方法中选择特征向量的方法比较简单,可能会忽略一些重要的信息或者掺入冗余信息,所以我们利用粗集理论的知识约简理论来选择特征向量,使得特征向量的选择更有针对性。(3)我们进行仿真分析,将普通PCA特征脸法和我们改进的方法进行实验比较,通过对比得到的数据,验证我们提出的方法的可行性、识别性能并指出方法的缺陷和不足。最后我们对全文进行总结,指出需要改进之处,并对人脸识别系统的发展前景进行展望
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