基于小波變換的局部PCA人臉識(shí)別研究.pdf

1、隨著社會(huì)的發(fā)展，人們對(duì)安全驗(yàn)證方面的需要也日益迫切，人臉識(shí)別作為一種基于生物特征的識(shí)別技術(shù)成為了模式識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)。它涉及圖像處理、生理學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺等諸多學(xué)科領(lǐng)域。人臉識(shí)別不僅應(yīng)用于安全檢測(cè)、身份驗(yàn)證，在法律、商業(yè)等領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用。 人臉識(shí)別主要有三個(gè)部分組成:圖像的預(yù)處理、特征的提取和分類識(shí)別。本論文在預(yù)處理階段通過對(duì)灰度直方圖修正、灰度歸一等工作改善了原圖像的質(zhì)量，使光照不均勻?qū)D像識(shí)別的影響降低.針對(duì)傳統(tǒng)PE

2、A(主分量分析)方法運(yùn)算量大的特點(diǎn)，本文通過小波變換對(duì)輸入圖像進(jìn)行降維處理，降低了后續(xù)算法的復(fù)雜度。在特征提取階段.根據(jù)人臉各娜件對(duì)識(shí)別的貢獻(xiàn)不同，提出基于局部的PCA方法進(jìn)行特征提取。該方法首先梅人臉圖像按一定比例分成上下兩個(gè)子塊，在各圖像子空間運(yùn)用PCA方法進(jìn)行特征提取;并將圖像投影得到各自的投影系數(shù)，最后通過對(duì)子向量賦予不同權(quán)重得到綜合投影系數(shù)。在識(shí)別階段本文使用了最小距離分類器對(duì)待識(shí)別人臉進(jìn)行了分類。在ORL人臉庫及Yale人臉