人臉識別系統(tǒng)的設計與開發(fā)碩士學位論文

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1、山東大學碩士學位論文人臉識別系統(tǒng)的設計與開發(fā)姓名：鄭明偉申請學位級別：碩士專業(yè)：軟件工程指導教師：馬軍20091010山東大學碩士學位論文摘要人臉識別是模式識別和圖像處理等學科的一個研究熱點，它廣泛應用在身份驗證、刑偵破案、視頻監(jiān)視、機器人智能化和醫(yī)學等領域，具有廣闊的應用價值和商用價值。人臉特征作為一種生物特征，與其他的生物特征相比，具有友好、直接、方便等特點，因此使用人臉特征進行身份識別更易于被用戶所接受。人臉識別技術在過去的幾十年里得到了很大的方展，但由于人臉的非剛性、表情多變等因素，使得人臉識別技術在實際應用中面臨著巨大的困難。本文在對

2、近年來國內外相關學術論文及研究報告進行學習和分析的基礎上，針對某些單位內的數據敏感性場所需要對進入人員進行限制的問題設計并開發(fā)了一套身份驗證識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)根據識別人員數量的不同采用不同的方法進行識別。當需要識別的人員較少時，采用PCA人臉識別方法，這種實現(xiàn)簡單且識別準確率高，但其缺點是計算量大，特別是當需要識別的人員較多時，對內存和識別時間的要求比較高。因此需要識別的人員較多時，本文利用粗糙集和神經網絡的方法進行識別，以提高識別效率。由于人臉識別系統(tǒng)規(guī)模較大，因此本文只討論本人所負責部分的內容，即系統(tǒng)的理論研究和測試部分。PCA人臉識別方法的

3、基本原理是通過將人臉圖像信息轉換成矩陣，利用K—L變換和奇異值分解原理將人臉圖像進行降維，利用降維后的圖像信息對人臉圖像進行識別。該方法對需要識別的人臉圖像較多時，存在計算量大、運算時間長、效率低等缺點，但當需要識別的人員數量較少時，識別的速度比較快，且準確率比較高。因此，本文利用PCA識別方法的特點，將其應用在需要識別人員較少的場合中，這樣既提高了效率又保證了識別的準確率。對于大型單位，需要身份識別的人員較多，如果仍然使用PCA人臉識別方法將會使工作效率低下，因此本文結合粗糙集的特點，在PCA降維后的人臉特征再次進行了篩選，進一步減少了用于表

4、示人臉圖像的特征個數，然后使用神經網絡分類器對人臉圖像進行識別。該方法在預處理的基礎上，利用粗糙集對PCA降維處理后的人臉特征進行約簡，提取其中分類能力強的特征，實現(xiàn)在識別精度不變的情況下，有效的去除冗余信息；然后將約簡后的屬性輸入到神經網絡進行規(guī)則山東大學碩士學位論文提取，利用神經網絡非線性映射和并行處理的特點，增強對人臉圖像識別的泛化能力。關鍵詞：人臉識別；PCA；粗糙集；身份驗證；神經網絡II山東大學碩士學位論文ABSTRACTHumanfacerecognitionfocusesonpatternrecognition，imagepro

5、cessingandothersubjects．Itiswidelyusedinauthentication，investigation，videosurveillance，intelligentrobots，medicineandotherareas．Facerecognitionhaswideapplicationandbusinessvalue．Facialfeatureasabiologicalcharacteristic，compared誦mothersisdirect，friendlyandconvenient．Facialfeat

6、uresemployedinauthenticationareuser-friendly．Facerecognitionhasmadeagreatprogressinthepastfewdecades．However,facialfeatures，suchasnon-rigid，facialexpressionchangesandotherfeatures，confrontenormousdifficultieswhentheyareusedinreality．Thispaper,basedontheanalysisandresearchonf

7、acerecognitioninrecentyearsathomeandabroad，proposedafacerecognitionmethodbycombiningthecharacteristicsofroughsetsandartificialneuralnetwork．And，intheprocessofimplementationandcertificationofthemethod，thispaperproposedanewoptimizedmethodofPCAfacerecognitionsimultaneously．Theb

8、asicprincipleoffacerecognitionisconvertingthehumanfaceimageinformationintoa