智能門禁系統(tǒng)中人臉識別技術(shù)的研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)是模式識別、人工智能及計算機視覺中的重要的研究課題，在門禁系統(tǒng)、國防安全、金融、銀行等領(lǐng)域有廣泛的發(fā)展前景。經(jīng)過幾十年的研究，很多人臉識別的算法在一定的條件下能夠得到很好的應(yīng)用，但是由于光照、遮擋等因素的存在，使得人臉識別率會下降。在人臉識別智能門禁系統(tǒng)中，人臉識別性能的好壞，直接影響門禁系統(tǒng)的性能，研究表明，光照問題是影響人臉識別性能的重要因素。本文針對人臉特征提取和光照處理的一些算法進行了研究，并對某些算法提出了改進。本

2、文的主要工作如下:
　　 首先，本文介紹了門禁系統(tǒng)中人臉識別研究的背景和意義，概括了人臉識別及門禁系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，闡述了門禁系統(tǒng)中人臉識別技術(shù)的一些難點，總結(jié)了人臉識別理論中的一些基本的算法，并對某些算法給出了仿真結(jié)果。
　　 其次，本文研究了基于PCA和LDA兩種特征提取的算法，雖然這兩種算法能夠較好的對人臉進行特征提取，但是基于PCA的算法只考慮了人臉的整體分布，而沒有考慮人臉的鑒別性特征，而基于LDA算法卻存在降維

3、和小樣本的問題。為了解決這些問題，本文提出了一種基于PCA與LDA相結(jié)合的改進算法，即首先利用PCA對高維空間中的數(shù)據(jù)進行降維，然后在降維后的子空間中求取投影矩陣，從而提高人臉的識別率。實驗表明，基于PCA+LDA改進的算法比傳統(tǒng)PCA算法與LDA算法具有更高的識別率。
　　 最后，針對光照對人臉識別的影響，本文首先介紹了光照處理中的一些常用的算法，重點闡述了基于光照不變特征的3種算法:基于Retinex理論的算法、商圖像法、自