基于HMM的人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn).pdf

1、現(xiàn)代信息社會(huì)對(duì)身份鑒別提出了更高的要求，而近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)的突飛猛進(jìn)，利用人體本身的生物特征來(lái)進(jìn)行身份鑒別成為安全驗(yàn)證的首選方式。在眾多基于生物特征的身份驗(yàn)證方式中，由于人臉識(shí)別技術(shù)具有獨(dú)具的優(yōu)勢(shì)，因而成為人們研究的熱點(diǎn)。但是人臉識(shí)別技術(shù)要想成為一門(mén)真正實(shí)用的技術(shù)，仍然存在著諸如人臉檢測(cè)、特征點(diǎn)準(zhǔn)確定位、光照變化、姿態(tài)變化等難點(diǎn)問(wèn)題。本文重點(diǎn)對(duì)上述難點(diǎn)問(wèn)題及人臉識(shí)別算法進(jìn)行了研究。
　　人臉識(shí)別技術(shù)研究的主要

2、內(nèi)容有人臉檢測(cè)和身份識(shí)別這兩個(gè)方面，本文主要從這兩個(gè)方面著手，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　1.針對(duì)人臉檢測(cè)的速度問(wèn)題，在Adaboost算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了一定的改進(jìn)，改進(jìn)的算法主要利用金字塔分解來(lái)提高人臉檢測(cè)的速度，經(jīng)改進(jìn)后人臉檢測(cè)的速度得到了提高。
　　2.針對(duì)人眼準(zhǔn)確定位問(wèn)題，采用一種由粗到細(xì)自動(dòng)定位瞳孔的方法。該方法首先根據(jù)人眼在人臉的位置分布設(shè)置人眼的搜索區(qū)域，然后利用圖像二值

3、化和Canny算法提取人臉圖像輪廓，最后對(duì)提取的圖像輪廓進(jìn)行橢圓擬合以定位瞳孔。
　　3.研究了各種圖像預(yù)處理技術(shù)。利用定位好的瞳孔實(shí)現(xiàn)了人臉姿態(tài)的校正；對(duì)各種光照預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了深入研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明對(duì)圖像灰度進(jìn)行均值與方差歸一化具有較好的效果。
　　4.研究了基于HMM(Hidden Markov Model)算法的人臉識(shí)別原理，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)。
　　5.對(duì)實(shí)現(xiàn)的人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試。對(duì)