【摘 要】
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该文重点对平面内旋转的人脸图像进行了姿态校正,对受光照强度变化影响的人脸图像进行了灰度归一化处理.提出了基于区域增长的面部图像分割方法和基于直方图规定化的灰度归一
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该文重点对平面内旋转的人脸图像进行了姿态校正,对受光照强度变化影响的人脸图像进行了灰度归一化处理.提出了基于区域增长的面部图像分割方法和基于直方图规定化的灰度归一化算法.在特征提取阶段,详细研究了基于PCA(主成分分析法)的人脸特征提取算法.在人脸识别阶段,重点研究了三训练样本的基于PCA和神经网络级联的人脸识别算法中关于输入节点、隐层节点以及输出节点的参数选取方法.该课题应用VB和Matlab混合编程方法,实现了一个人脸识别仿真系统.它能完成图像预处理功能、人脸特征提取功能、神经网络训练功能以及基于本征脸的人脸识别功能和基于神经网络的人脸识别功能,并应用这个系统对人脸图像预处理的效果进行了检验,对神经网络中的参数选取进行了评估和改进,继而用实验数据说明了识别算法中判别阈值的选取范围.
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