【摘 要】
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在众多的生物特征识别技术中,人脸识别技术具有唯一性、稳定性、可靠性、非接触性等优势,利用人脸识别技术实现汽车防盗,将大大提高汽车的安全性。本文设计了车载人脸识别的
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在众多的生物特征识别技术中,人脸识别技术具有唯一性、稳定性、可靠性、非接触性等优势,利用人脸识别技术实现汽车防盗,将大大提高汽车的安全性。本文设计了车载人脸识别的整体流程,改进了基于肤色的人脸检测算法,提出了基于脉冲发放皮层神经网络模型(SCM)和复合相关滤波器相结合的人脸特征提取与识别算法,并取得了较好效果。改进了基于肤色的人脸检测算法。为了适应车载环境的特点,采用高斯拟合的方法对待检测图像进行处理,获得类肤色区域。经过二值化、膨胀-腐蚀-再膨胀的处理去除干扰区域,根据长宽比从多个类肤色连通区域中确定人脸所在位置。根据眼睛重心位置,判断人脸是否水平,若未处于水平状态,将人脸进行旋转使之处于水平位置,最后进行归一化处理。提出了一种基于脉冲发放皮层神经网络模型(SCM)和复合相关滤波器相结合的人脸特征提取与识别算法。采用SCM对待识别人脸图像进行多次迭代处理,提取符合最大熵与最小方差准则的迭代图像作为特征向量,将其输入复合相关滤波器,求取待识别的人脸特征向量与特征库中向量的相关度,根据PSR值判断是否来自同一个本体。将上述人脸检测和识别算法应用于车载人脸识别实验中,结果显示,该算法能够有效进行人脸定位与识别,并取得了较好的实验效果。
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