【摘 要】
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人脸识别技术(FRT)是模式识别领域的一个前沿课题.由于它覆盖了模式识别、图像处理、计算机视觉、神经网络、以及生理学、心理学等许多学科的内容,以及对于人身鉴别来说,人脸
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人脸识别技术(FRT)是模式识别领域的一个前沿课题.由于它覆盖了模式识别、图像处理、计算机视觉、神经网络、以及生理学、心理学等许多学科的内容,以及对于人身鉴别来说,人脸的面部特征是最自然的、直接的、方便的身份辨认手段,是非侵犯式的主动识别,易为用户所接受,且具有潜在巨大的市场前景等优点,成为了目前国内外科研工作者竞相研究的一个热门课题.该文研究的是基于小波变换和Fourier变换的人脸识别方法.以人脸识别系统的三个基本部分:预处理阶段、识别阶段及分类匹配阶段为主体,介绍了频谱脸识别系统的理论研究工作和部分方法的实现与实验分析.在图像预处理部分,该文利用了不变矩这一图像的统计特征来满足人脸图像的平移、伸缩、旋转的不变性以及插值理论来解决人像图像的几何变形问题,得到了较好的实验结果.在图像识别部分则以小波变换和傅立叶变换为基础.该文利用了图像分析中小波变换这一强有力的工具,将人脸图像信号分解到不同的频带上,再进行分析处理.通过小波分解图像后,不同方向的子图的分辨率减少,降低了计算复杂度.通过对低频子图进行Fourier变换,取其具有位移不变性的频谱来表达人脸特征,大大降低了人像的表情变化、少许遮掩、和倾斜等因素对识别率的影响.在图像匹配部分应用修正的Hausdorff距离和遗传算法构成分类器,在表情、少许遮掩和光照条件变化的情况下有较好的容错性,在标准人脸库上实验取得了良好的匹配结果.
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