有姿态变化的人脸图像识别方法毕业论文

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1、有姿态变化的人脸图像识别方法毕业论文目录前言-1-第一章绪论-2-第一节研究背景及意义-2-第二节人脸识别研究现状-3-一、人脸识别现状-3-二、多姿态人脸识别现状-5-第三节人脸识别的应用前景-7-第四节本章小结-9-第二章人脸识别技术概述-10-第一节人脸识别的研究范围-10-第二节人脸识别系统-10-第三节人脸识别的性能评价-11-第四节本章小结-12-第三章多姿态人脸识别的研究-13-第一节引言-13-第二节多姿态人脸识别策略-13-第三节姿态校正研究-14-一、姿态校正的人脸识别框架-14-二、基于ST的姿态校正算法-15-三、实验结果-15-第四节本章小结-19-第

2、四章基于PCA的人脸识别方法-20-第一节问题描述-20-第二节PCA算法介绍-20-一、PCA的理论基础-20-二、PCA理论原理-22-第三节PCA在计算机视觉领域的应用-23-一、图像数据的表示-23-II二、对图像进行信息压缩-23-三、模式识别-24-第四节本章小结-24-第五章人脸识别系统的设计与实现-25-第一节仿真实验流程图-25-第二节读入人脸库建立人脸空间-25-一、人脸库简介-25-二、计算K-L变换的生成矩阵-27-第三节特征向量的选取-27-第四节人脸识别-28-第五节结果统计及分析-29-第六节本章小结-29-结论-31-致谢-32-参考文献-33-

3、附录-35-一、英文原文-35-二、英文翻译-39-三、源程序-42-II-46-前言随着科学技术的不断发展，个人身份趋于数字化和隐性化，使得人们对人物身份的准确鉴定，确保信息安全可靠越来越受到重视。人脸识别技术基于人脸固有的生物特征信息，利用图形图像处理和模式识别技术来对个人身份进行鉴定，在国家安全，计算机多媒体交互，家庭娱乐等其他多个领域发挥着举足轻重的作用，既能防止社会犯罪又能提高办事效率等，所以有着重大的社会和经济意义。正弦变化通过实现压缩一边的同时扩展另一边，使侧面人脸得到一定角度的姿态校正，从而变换为正面人脸。针对实际应用中常常只有少量正面人脸图像作为训练样本，而测

4、试图像经常是有姿态变化的图片，通过增加姿态校正来改善人脸识别率较低的情况。PCA算法通过对数据进行降维，提取主成分元素，去除相关性并减少了数据冗余，解决了图像高维难处理以及处理速度慢的问题，同时还保持了原始图像的绝大部分有用信息。基于PCA算法在人脸识别中的应用具有重要的理论意义和现实价值。本文主要介绍基于PCA的人脸识别算法实现，着重于比较有姿态矫正方式对识别率的影响。具体安排如此啊：第一章为绪论。主要介绍人脸识别的背景、研究意义和国内外研究现状，特别是多姿态人脸识别现状，最后介绍本课题研究目的和主要研究内容。第二章简述人脸识别技术。即人脸识别的主要步骤。第三章进行多姿态人脸

5、识别的策略讨论。对比当前针对多姿态人脸识别提出的一种姿态矫正方式：正弦变换,比较分析其优缺点。第四章详细介绍了PCA用于人脸识别的理论基础及在图像处理方面的应用以及用PCA进行人脸识别的流程图及人脸空间建立，用Matlab实现基于PCA的人脸识别的特征提取和人脸重建。第五章给出基于正弦变换的人脸识别的实验框架和实验结果，以及对比有没有做姿态校正对识别率的影响，对结果进行分析和总结。第六章对本次毕业设计做总结，并展望对此课题的进一步研究。-46-第一章绪论第一节研究背景及意义随着计算机科学与生物医学技术的迅速发展，产生的根据人体某些特征来判别人物身份的特征识别技术逐渐成为安全验证

6、的一种重要方式。生物特征识别技术将信息科技与生物技术结合在一起，融合了计算机技术、数学、物理学、生物学、声学、光学等高科技手段，利用人体生理特征（如人脸、指纹、眼球等）或行为特征（如声音、笔迹、举止等）来判别人物身份。人脸识别，是基于生理特征的识别技术的一种，是利用计算机提取人脸的相关特征，并根据这些特征来辨别人物身份的一种应用技术。人脸识别问题一般被定义为：给定一个静止或者动态的人脸图像，运用计算机技术处理图片，从而确定给定图像中人物是不是人脸库里面的某个人或者具体判断是人脸库里面的哪个人。自上世纪70年代，人工智能技术的兴起和人类视觉研究的不断发展，人们对机器识别产生了越来

7、越大的热情，于是人脸识别发展成为了一个特定的研究领域，这一领域兼具重大理论价值和巨大实用价值。人类一直梦想着让机器能够像人一样思考，具有识别事物并处理事物的能力，而对人工智能的研究，是从心理学、行为感知学、解剖学等各个角度来发掘人类的感知事物的机制和思维、处理事物机制，最终将所认识到的机制运用于实际当中，于是机器识别研究中的人脸图像识别技术应运而生，并在其逐步发展中投入使用，成为现代人工作生活的一部分。然而许多事情对于人类可以轻易做到，对于机器来说却是难以实现的，比如人脸识别、语音识别、自然