眼睛梯度特征的人脸检测及Fisher人脸识别技术的应用

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基于生物特征的识别技术是一门利用人类特有的个体特征来证实个人身份的科学,它提供了一种基于唯一的、高可靠性和稳定的人体生物特征的新的身份鉴别途径,是身份识别的一种最安全的方式。人脸是人类视觉中最为普遍的模式,人的面部所表现的视觉信息在社会交流和交往中有着重要的作用和意义。虽然近几十年来出现了大量的人脸检测与识别的算法,但识别率、识别速度以及算法鲁棒性等方面还是不够理想。因此本文对人脸检测与识别进行了深入地研究,主要工作如下: 1、概述了生物特征识别技术及其优势、特点和发展方向,重点介绍了人脸检测与识别技术的研究内容、方法及应用范围。2、针对复杂背景中的人脸检测问题,本文提出了一种利用眼睛梯度特征来检测人脸的方法。实验证明,此方法能迅速准确地检测出处于复杂背景中任何位置的、不同大小的人脸,而且对多人脸图像同样有效。3、详细介绍了K-L 变换和Fisher 线性判别方法。由于人脸识别率受照明条件的影响较大,而各个人脸图像的平均灰度值各不相同,所以必须对人脸图像进行灰度归一化。于是本文对主成分分析PCA 方法进行了改进,使之对照明条件不敏感,即具有灰度归一化能力;然后再将改进后的主成分分析法和Fisher 线性判别分析方法组合起来进行人脸识别,在ORL 人脸数据库上进行了实验,识别率得到了明显提高。本文通过对人脸检测与识别技术的研究,提出了一种利用眼睛梯度特征的人脸检测方法并对主成分分析方法做了改进以进行人脸识别。实验证明了这两种方法的优越性。
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