图像处理在人脸识别中应用.doc

图像处理在人脸检测中的应用 摘要 人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别技术应用广泛，与利用指纹、虹膜等其他人体生物特征进行身份识别的方法相比，人脸识别更加友好、方便和隐蔽，因此人脸识别越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个热点。 本文主要利用垂直积分投影和水平积分投影法对人脸进行定位，再采用PCA主元分析法进行人脸的特征提取，最后做出快速决策判断。其中PCA主元分析是一种对数据进行分析的技术，可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。因此 ABSTRACT Face recognition, in particular to the analysis and comparison of visual features of face authentication information computer technology. Face recognition technology is applied widely, and the use of fingerprint, iris and other human biological feature identification methods, face recognition is more friendly, convenient and concealed, so face recognition more and more becomes the current field of pattern recognition and artificial intelligence of a hot. This paper mainly uses the vertical integral projection and horizontal integral projection method to locate human faces, then adopted PCA principal component analysis method for face feature extraction, and finally make a quick decision making. The PCA principal component analysis is a kind of data analysis technology, can effectively identify the data in the main elements and structure, the noise and redundancy, the original complex data dimension reduction, reveals hidden complexity in the data behind the simple structure. Therefore, this method can effectively extract the contour of the head, and has advantages of simple operation, high efficiency. The algorithm in MATLAB environment for the different face images are processed achieved better recognition results. 分享到 翻译结果重试 抱歉，系统响应超时，请稍后再试 支持中英、中日在线互译 支持网页翻译，在输入框输入网页地址即可 提供一键清空、复制功能、支持双语对照查看，使您体验更加流畅 KEYWARDS： sharpening, median filter phi, PCA, KL transform, face detection目录 摘要 II ABSTRACT III 1 人脸识别 2 1.1 人脸识别的研究背景 2 1.2人脸识别系统的组成及本文的主要研究方向 3 2 人脸图像的预处理与人脸器官的定位 5 2.1 人脸图像的预处理 5 2.1.1 图像的采集 5 2.1.2 锐化 5 2.1.3 二值化处理 6 2.1.4 人脸图像噪声去除 8 2.2 人脸器官的定位 9 2.2.1 人脸左右两端边界的测定 9 2.2.2 人脸的水平积分投影 10 2.2.3 嘴中心点的确定 11 2.2.4 人脸中轴线的求取 12 2.2.5 人脸椭圆结构定位 13 2.2.6 瞳孔的精确定位 14 3 人脸特征的提取 15 3.1图像的几何