基于小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別研究.pdf

1、身份驗(yàn)證或識(shí)別是目前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域里的一個(gè)研究熱點(diǎn)，如何可靠、方便地進(jìn)行身份驗(yàn)證和識(shí)別己成為人們?nèi)找骊P(guān)心的問(wèn)題。人臉識(shí)別技術(shù)早在六七十年代就引起了研究者的強(qiáng)烈興趣，由于人臉圖像采集具有的非接觸性和易獲取性，使得人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用非常廣泛。但是，由于人臉受到光照、表情、年齡等變化的影響，其識(shí)別精度有待進(jìn)一步提高。因此人臉識(shí)別技術(shù)直到現(xiàn)在仍然受到廣大研究者的關(guān)注。
　　論文首先介紹了人臉識(shí)別技術(shù)的研究背景、研究意義以及典型的人臉識(shí)別系統(tǒng)，

2、分析了人臉識(shí)別過(guò)程中的難點(diǎn)，歸納總結(jié)了目前人臉識(shí)別的主要方法，并對(duì)小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論進(jìn)行了深入的研究分析，提出了一種基于小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法。
　　首先利用小波技術(shù)與圖像基本處理方法對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，接著定位出雙眼瞳孔中心的位置并進(jìn)行人臉標(biāo)準(zhǔn)化，再利用小波變換和非負(fù)矩陣分解（NMF）的方法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化人臉圖像進(jìn)行特征提取，最后把提取出的人臉特征向量載入 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練或匹配。
　　另外，構(gòu)建了一個(gè)小規(guī)模

3、的人臉庫(kù)以驗(yàn)證所提方法的有效性，采集了10個(gè)不同個(gè)體的人臉作為研究圖像，每個(gè)人采集了7幅人臉圖像共70幅，包括了不同位置、不同光照條件下的人臉。同時(shí)，為了便于與以往的研究進(jìn)行對(duì)比，本文還采用了Yale人臉庫(kù)中的人臉圖像進(jìn)行大量試驗(yàn)。
　　本文具有以下特點(diǎn)：
　?。?）提出了小波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與非負(fù)矩陣分解的人臉識(shí)別技術(shù)與方法。
　?。?）構(gòu)建了不同條件下小規(guī)模人臉庫(kù)以驗(yàn)證本文的有效性，識(shí)別率達(dá)到100％。在MATLAB7.