基于面部特征與改進Gabor的人臉檢測與識別技術(shù)研究.pdf

1、近幾年,隨著電子商務(wù)等需要的劇增,人臉自動識別已經(jīng)成為了最具潛力的身份認證方式。人臉自動識別具有非侵犯性、直接性和友好性,更加符合人們的視覺習慣,是人們最容易接受的一種身份鑒定方式,使得人臉自動識別在身份識別、安全檢查、自動檢測等眾多領(lǐng)域具有很大的發(fā)展?jié)摿?因此人臉識別已經(jīng)成為計算機視覺和模式識別領(lǐng)域內(nèi)重要的研究課題。而人臉檢測是人臉識別的第一個關(guān)鍵步驟,因此人臉檢測也已成為重要的研究課題,它們受到越來越多研究者們的關(guān)注。
　　本

2、文主要針對人臉檢測和識別展開討論。討論了多種針對人臉檢測和識別的基本理論和方法并輔以相應(yīng)的實驗,并著重對基于膚色、膚色特征和 Gabor小波方法進行分析研究,經(jīng)過理論分析、實驗證明具有較好的實用性。本文的主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)提出了一種基于膚色分割和改進Gabor濾波相結(jié)合的檢測方法。該方法首先基于YCbCr空間對圖像中在的背景區(qū)域和人臉膚色進行分割,以消除大量的背景區(qū)域,提高運算速度。接著利用改進的 Gabor濾波對提取

3、出來的人臉膚色區(qū)域進行卷積得到人臉的特征向量,并與通過訓練樣本所獲得的特征向量進行比較以驗證是否為人臉。
　　(2)提出了一種基于臉部特征和改進Gabor濾波器相結(jié)合的檢測方法。在檢測時,利用臉部特征去除大部分的背景區(qū)域,其次利用改進 Gabor的濾波器對余下的區(qū)域進行進一步驗證,以確定是否為人臉。
　　(3)基于特征的人臉識別算法。提出了一種基于 Gabor小波、PCA和 LDA的識別算法,該方法使用Gabor對訓練樣本進