基于ADSP-BF561的人臉識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、21世紀(jì)以來,人臉識別技術(shù)以其快速方便、友好無侵犯的優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛發(fā)展。人臉識別涉及多個學(xué)科領(lǐng)域的重要技術(shù)及其綜合,是國內(nèi)外研究的重要課題,研究價值和應(yīng)用價值極其重要。本文主要研究人臉識別的基本相關(guān)技術(shù),實(shí)現(xiàn)一個實(shí)時識別視頻圖像的人臉識別系統(tǒng)。
　　 本文的人臉識別系統(tǒng)采用ADSP-BF561平臺為終端,以PC機(jī)為服務(wù)器進(jìn)行設(shè)計；人臉檢測部分選擇基于膚色的人臉檢測算法,采用MATLAB進(jìn)行算法仿真。為解決圖像中存在的色彩偏差問題

2、,對圖像進(jìn)行預(yù)處理,采取了“參考白”光照補(bǔ)償方法。改進(jìn)了AnilK.Jain的Cb、Cr橢圓聚類法進(jìn)行膚色分割,減少高亮度區(qū)域和較低亮度區(qū)域膚色點(diǎn)的誤判。利用膚色確定候選區(qū)域,再利用一些規(guī)則判定該區(qū)域?yàn)槿四槄^(qū)域。對算法進(jìn)行了C語言移植,詳細(xì)說明了其中主要函數(shù)的流程,并在BF561平臺上進(jìn)行了測試。
　　 人臉識別部分重點(diǎn)介紹了特征提取和分類識別的算法,以及特征提取和分類識別算法在人臉識別系統(tǒng)中的具體實(shí)現(xiàn)步驟。主要介紹了主成分分析

3、(PrincipalComponentAnalysis,PCA)算法、歐氏距離(EuclideanDistance)和向量夾角(Angle)算法。說明了其中主要函數(shù)的C語言實(shí)現(xiàn)流程,基于MATLAB對PCA算法和歐式距離、向量夾角方法進(jìn)行了仿真,并對ORL人臉數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像進(jìn)行訓(xùn)練和測試。對同種特征提取算法、同種人臉數(shù)據(jù)庫下不同分類識別算法的識別率進(jìn)行了比較和分析。
　　 最后介紹了系統(tǒng)的整體工作流程,詳細(xì)闡述了系統(tǒng)任務(wù)的幾