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1、哈爾濱工程大學碩士學位論文摘要生物特征識別是一項利用人類特有的生理或行為特征來進行身份識別的技術，它提供了一種高可靠性、高穩(wěn)定性的身份鑒別途徑。而人臉檢測和識別是目前生物特征識別中最受人們關注的一個分支，是計算機視覺與模式識別領域非?；钴S的一個研究方向。本文以構建一個視頻圖像人臉識別系統(tǒng)為目標對于人臉識別的問題進行了深入研究，主要工作及貢獻如下：①人臉檢測是人臉識別的第一步，文中的人臉檢測采用對人臉和非人臉樣本提取haar特征然后用adaboost算法訓練分類器實現(xiàn)對人臉的檢測。對檢測出的人臉進行大小，
2、灰度歸一化等預處理工作。提出將小波變換應用到圖像處理中，提取人臉的低頻圖像用于識別，試驗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，表情的影響，取得了更高的識別率。②對三種典型的人臉識別方法：主成分分析方法、Fisher臉方法、K／CA方法進行了詳細的論述和實驗分析。實驗結果表明Fisher臉方法對PCA特征的二次提取，得到了比PCA方法更好一些的識別結果。核主成分分析是線性PCA的非線性擴展算法，它采用非線性的方法抽取主成分，描述了多個像素問的相關性，可以把在輸入空間不可線性分類
3、的問題變換到特征空間實現(xiàn)線性分類，從而取得比前兩者更好的效果。③提出了將支持向量機(SupportVectorMachine)用于人臉分類和識別，首先對人臉圖像用KPCA方法提取特征，然后用支持向量機進行分類識別。該方法提取的特征“少而精”，計算量少，取得了很好的分類、識別效果。④構造了一個基于靜態(tài)圖片的人臉識別系統(tǒng)和一個在線視頻人臉檢測與識別系統(tǒng)。前者主要實現(xiàn)對靜態(tài)人臉庫的人臉識別。后者包含圖像錄入，人臉檢測，人臉圖像預處理，特征提取，分類識別五個功能模塊，可以很好的對在線視頻做人臉檢測與識別，在智能
4、監(jiān)控領域有實際的應用價值，可以用來做教研室的考勤系統(tǒng)。關鍵詞：模式識別；人臉識別：圖像處理；KPCA；支持向量機哈爾濱工程大學碩士學位論文AbstractThebiologicalcharacteristicrecognitionisakindofidentificationtechnologythatrisesthehuman’Sspecialphysiologyorbehaviorcharacteristic，itprovidedakindofhighreliability,goodstabilit
5、yapproachofidentityappreciation．FacedetectionandRecognitionisverypopularbranchofthebiologicalcharacteristicrecognition．Anditisalsoaveryactivesubjoctinthefieldsofthecomputervisionandthepatternrecognition．，Thispaperhasdonede印researchontheFaceRecognitionbys
6、tructureasystemofvideoimagefaceRecognition,themainjobandcontributionasfollows：First，ThefacedetectionisthefirststepofFaceRecognition,thispaperadoptthealgorithmabstractingthehaarcharacteristicfromhumanfaceandinhumanfaceandthenusingadaboosttrainingalgorithm
7、classifiertoachievethefacediction．Anddosomepretrealmentworkthatcarryingoutsize，gradationonthefacethatalreadybeendetected．TIlispaperalsosuggeststhatthewavelettransformcouldbeusedinimageprocessing；Pickuphumanface。Slowfrequencyimagewhichcallbeusedforrecogni
8、tion．Theexperimentresultshowthatadoptingthelowfrequencyimagepresentshumanfacenotonlydepresstheimagedimension,butalsodecreasetheinfluenceoflightandtexpression,obtainahigherrecognitionrate．Second，Thispaperalsodiddetaileddisc
