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综合PCA+LDA算法的智能人脸识别技术研究

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作者:
陆斌
导师:
徐大诚
学科专业:
电子与信息工程专业学位 
文献出处:
苏州大学 2015年
关键词:
人脸识别论文  主成分分析法论文  线性判别分析法论文  

摘要:随着信息技术的不断发展,人们对方便快捷的身份验证和识别系统的要求不断提高。人脸识别技术因具有直接、友好、快捷、方便、易为用户所接受等特点,成为了身份验证的最理想依据,也早已成为了模式识别领域研究的热点。众多科研人员通过多年潜心研究,也做出了许多的成果,但是在实际应用中,现有的人脸识别产品大多因识别率不高、稳定性差等缺点无法满足实际需要。针对这一现状,本文研究了多种人脸特征提取算法,在此基础上设计了基于Ada Boost和PCA+LDA算法的人脸识别新方案,并对PCA+LDA算法做了改进,改进后的算法有效地改善了识别率随人脸类别的增加而大幅下降等问题。同时还对PCA特征子空间的维数和LDA投影矩阵维数与识别率的关系进行了实验性研究。然后根据PCA+LDA算法,在Visual C++2008软件开发平台上,利用Open CV(开源计算机视觉库)设计了一套简易的人脸识别系统软件。该软件能够准确地对每一位成员的人脸进行检测、截取、训练和识别,同时利用该软件完成了对PCA+LDA人脸识别算法的实验性验证和结果分析。本设计的主要目的是满足单位、企业员工考勤或门禁系统的需要。实验结果表明基于Ada Boost和PCA+LDA算法的人脸识别新方案达到了预期的效果,识别率到达了91.2%,比单独采用PCA算法进行训练识别提高近10%,所以本课题的研究具有一定理论意义和工程应用价值。

中文摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外人脸检测技术研究现状

1.3 国外人脸识别技术研究现状

1.4 国内人脸识别技术研究现状

1.5 课题来源及主要工作

1.6 论文组织结构

第二章 人脸识别技术概述

2.1 人脸识别系统的框架

2.2 人脸识别技术的难点

2.3 本章小结

第三章 图像的预处理与人脸检测

3.1 人脸图像预处理

3.1.1 图像灰度化处理

3.1.2 去除噪声处理

3.1.3 直方图均衡化

3.2 人脸检测

3.3 人脸标准化

3.4 本章小结

第四章 人脸特征提取与识别

4.1 常用的人脸识别算法

4.2 基于PCA算法的特征提取方法

4.2.1 PCA算法的基本原理

4.2.2 PCA算法进行人脸识别的实现过程

4.2.3 特征脸的生成

4.2.5 人脸的重建

4.2.6 PCA算法的缺点

4.3 基于LDA算法的特征提取方法

4.3.1 Fisher判别准则

4.3.2 LDA线性判别分析方法

4.3.3 LDA算法的缺点

4.4 基于PCA+LDA算法的特征提取方法

4.4.1 PCA+LDA 算法

4.4.2 PCA+LDA算法的特征提取的基本步骤

4.5 本章小结

第五章 人脸识别系统软件设计与实现

5.1 人脸识别系统软件简介

5.2 人脸识别系统的程序设计

5.3 PCA+LDA算法的实验验证与结果分析

5.3.0 验证PCA+LDA算法的可行性

5.3.1 PCA特征子空间维数Z与识别率的关系

5.3.2 LDA投影矩阵维数K与识别率的关系

5.3.3 类别的增加对识别率的影响

5.3.4 实验分析与总结

5.4 实现本算法的硬件系统

5.5 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 论文总结

6.2 展望

参考文献

致谢