基于小波變換的局部PCA人臉識別研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，人們對安全驗證方面的需要也日益迫切，人臉識別作為一種基于生物特征的識別技術(shù)成為了模式識別領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點。它涉及圖像處理、生理學(xué)、計算機(jī)視覺等諸多學(xué)科領(lǐng)域。人臉識別不僅應(yīng)用于安全檢測、身份驗證，在法律、商業(yè)等領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用。 人臉識別主要有三個部分組成:圖像的預(yù)處理、特征的提取和分類識別。本論文在預(yù)處理階段通過對灰度直方圖修正、灰度歸一等工作改善了原圖像的質(zhì)量，使光照不均勻?qū)D像識別的影響降低.針對傳統(tǒng)PE

2、A(主分量分析)方法運算量大的特點，本文通過小波變換對輸入圖像進(jìn)行降維處理，降低了后續(xù)算法的復(fù)雜度。在特征提取階段.根據(jù)人臉各娜件對識別的貢獻(xiàn)不同，提出基于局部的PCA方法進(jìn)行特征提取。該方法首先梅人臉圖像按一定比例分成上下兩個子塊，在各圖像子空間運用PCA方法進(jìn)行特征提取;并將圖像投影得到各自的投影系數(shù)，最后通過對子向量賦予不同權(quán)重得到綜合投影系數(shù)。在識別階段本文使用了最小距離分類器對待識別人臉進(jìn)行了分類。在ORL人臉庫及Yale人臉