人臉識(shí)別技術(shù)若干問題研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)的研究在近幾年得到了高度重視，已經(jīng)成為圖像分析和理解中最成功的應(yīng)用之一。本文從人臉識(shí)別的過程出發(fā)，對(duì)人臉識(shí)別的過程中幾個(gè)重要環(huán)節(jié)進(jìn)行了研究。
　　在人臉檢測(cè)與定位環(huán)節(jié)，我們主要研究了基于模板匹配和遺傳算法的人眼定位方法。與傳統(tǒng)的模板匹配方法所不同的是，這里我們首先對(duì)人眼進(jìn)行了預(yù)定位處理，在人眼的預(yù)定位范圍內(nèi)進(jìn)行人眼的精確定位，避免了遺傳算法在尋優(yōu)過程中其他人臉特征對(duì)它的影響。在研究中，針對(duì)人眼定位過程中不同的能量函數(shù)對(duì)

2、人眼定位的影響作了分析，證明在人眼的定位中，波谷能量起決定性作用。
　　在人臉特征提取部分研究了一種基于矩陣分解的人臉特征提取算法。該算法描述了在提取特征時(shí)，采取了降低圖像矩陣維數(shù)的方法：即把大矩陣分割成小矩陣，并對(duì)分解后的小矩陣通過K-L變換進(jìn)行特征提取。通過這種方法大大降低了計(jì)算量，減小了機(jī)器處理的時(shí)間。實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。
　　在人臉識(shí)別過程中，我們分別對(duì)現(xiàn)有兩種最流行的人臉識(shí)別方法（即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和支持向量機(jī)算

3、法 SVM）進(jìn)行了研究。探討了用于人臉識(shí)別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計(jì)問題，建立了識(shí)別模型，對(duì)預(yù)處理后的坐標(biāo)數(shù)量級(jí)設(shè)置、分類結(jié)果數(shù)據(jù)分析以及訓(xùn)練樣本的選擇等處理上得出了自己的觀點(diǎn)，并用BioID和ORL這兩類非標(biāo)準(zhǔn)人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)。通過該仿真結(jié)果與最近鄰算法的比較，得出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和最近鄰分類器所適用的圖庫類型。
　　關(guān)于支持向量機(jī)，我們對(duì)多類問題轉(zhuǎn)化為兩類問題的方法進(jìn)行了討論，成功地將多類問題轉(zhuǎn)化成了兩類問題來處