基于多尺度几何分析的人脸特征提取.doc

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1、工业大学城市学院毕业设计说明书作者:车宇洋学号:075523系:信息工程系专业:电子信息工程题目:基于多尺度几何分析的人脸特征提取技术的研究指导者:王宝珠教授评阅者:周亚同副教授2011年05月26日毕业设计中文摘要基于多尺度几何分析的人脸特征提取技术的研究摘要:人脸特征提取是作为人脸识别中的关键性技术而发展起来,对于人脸识别分类器的设计和识别率有着重大的影响。本课题致力于多尺度几何分析方法的研究,并利用多尺度几何分析方法对人脸特征进行提取。课题主要运用多尺度几何分析工具——contourlet变换提取人脸特征信

2、息。课题中对人脸图像进行contourlet变换,将人脸特征信息分解到低频子带和高频子带上,对于高频子带的信息又进一步分解到不同的方向上。低频子带包含了人脸图像的基本信息,而高频子带主要是人脸的细节特征,如轮廓信息、表情变换或者少许的装饰遮挡等。由于人脸的基本特征在低频子带中,所以课题通过提取低频子带的特征来获得人脸的特征。课题中结合PCA算法对得到的人脸特征信息进行人脸识别,验证contourlet变换进行人脸特征提取的可行性,并对于人脸识别的结果进行系统研究。通过实验结果分析可知,contourlet变换虽然

3、运算较为复杂,但是对于特征的降维和提取效果很好,能够得到较好的人脸识别效果,对于图像特征分析研究有着重要的意义。关键字:人脸特征提取contourlet变换多尺度几何分析人脸识别毕业设计外文摘要TitleFacialfeatureextractionBasedonMultiscaleGeometricAnalysisAbstractFacialfeatureextractiondevelopedasthekeytofacerecognitiontechnology,andithasasignificanteffe

4、ctonfacerecognitionclassifierdesignandrecognitionrate.Thesubjectiscommittedtoresearchmultiscalegeometricanalysis,andusemultiscalegeometricanalysismethodtoextractthefacialfeatures.Thesubjectmainlyusemultiscalegeometricanalysistool-contourlettransformationextra

5、ctthefacialfeatures.Inthesubject,transformingthefaceImageincontourlettransformationmethoddecomposesthehumanfacecharacteristicinformationtothelowfrequencysub-bandandhighfrequencysub-band,thenhigh-frequencysub-bandinformationdecomposesintodifferentdirectionfurt

6、her.Low-frequencysub-bandcontainsthebasicinformationoffaceimages,whilehigh-frequencysub-bandmainlycontainsdetailedfeaturesofthehumanface,suchasContourinformation,expressionorsomedecorativeandblock.Thebasicfeatureofthefaceisinthelow-frequencysub-band,sothesubj

7、ectobtainsthebasiccharacteristicsofhumanfacebyextractingthefeaturesoflow-frequencysub-band.UsethefacerecognitionfeatureinformationobtainedtocarryonthefacerecognitionbyPCAalgorithmintheobjecttoprovethatthefacialfeatureisabletobeextractedbyusingcontourlettransf

8、ormationmethod.Andresearchtheresultsoffacerecognition.Byanalyzingtheresultofresearchwecanseethatcomputationofcontourlettransformationismorecomplex,butitdoeswellinreducingdimensionandextra

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