人臉圖像的檢測(cè)和識(shí)別的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、生物特征識(shí)別是一項(xiàng)利用人類特有的生理活性為特征來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)，它提供了一種高可高性、高穩(wěn)定性的身份鑒別途徑。而人臉檢測(cè)和識(shí)別是目前生物特征識(shí)別中最受人們關(guān)注的一個(gè)分支，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別領(lǐng)域非?；钴S的一個(gè)研究方向。 人臉識(shí)別技術(shù)可分為人臉特征提取和分類器設(shè)計(jì)兩方面，兩方面的技術(shù)相輔相成而又相互制約，我們最終的研究的目的是提取出最具代表性的人臉特征，并通過(guò)分類性能優(yōu)良的分類器進(jìn)行識(shí)別分類。 人臉的檢測(cè)與定位。人臉

2、檢測(cè)采用對(duì)人臉和非人臉樣本提取haar 特征然后用adaboost 算法訓(xùn)練分類器實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的檢測(cè)。對(duì)檢測(cè)出的人臉進(jìn)行大小、灰度歸一化等預(yù)處理工作。提出將小波應(yīng)用到圖像處理中，提取人臉的低頻圖像用于識(shí)別，試驗(yàn)表明采用低頻圖像表示人臉不但降低了圖像維數(shù)，而且有效地減少了光照、表情等的影響，取得更高的識(shí)別率。 特征提取和融合。目前，人臉特征提取的算法很多，每種算法都有各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)；因此近些年來(lái)，許多學(xué)者傾向于將幾種算法混合起來(lái)達(dá)