結合伽馬變換和小波變換的PCA人臉識別算法及其FPGA的實現(xiàn).pdf

1、隨著科學技術的快速發(fā)展，社會文化的飛速進步，普通的身份辯別因為具有很多缺陷如易遺失，易破解等已被社會所淘汰。人們迫切需求一種越發(fā)安全而且能夠可靠辨識身份的技術。生物特征具有獨特性、不易丟失和被盜取的特性，能夠很大程度上提供身份辨識的需求。而當今PC電子技術和生物技術的進步也使運用生物特征辯別能夠得以實現(xiàn)。在生物特征辯別方面，人臉識別具有很多獨特的優(yōu)點，如操作快速簡便，識別效果直觀，準確率高等，已成為科研人員研究的重點方向。主成分分析(P

2、CA)利用提取高維度的臉部圖像的主要元素，使圖像降低維度，在低維空間進行圖像處理將大大減小困難度。因為它能夠很好的處理圖像空間維度很高的因素，在臉部辨別方面被人們普及利用。本文研究的就是根據PCA的臉部辨別方法的實現(xiàn)。
　　為了快速有效地提取人臉特征，本文提出了一種改進的PCA算法，并結合伽馬變換與小波變換進行圖像處理的人臉識別算法。此算法首先將臉部圖片完成伽馬變化，減弱光照等一系列非線性因子的干擾;接下來將變化完成的臉部圖片實現(xiàn)