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1、分類(lèi)號(hào):TP277密級(jí):無(wú)學(xué)校代碼:10414學(xué)號(hào):2009010971碩士研究生學(xué)位論文碩士研究生學(xué)位論文基于基于CurveletCurvelet變換的嵌入式人臉識(shí)別變換的嵌入式人臉識(shí)別算法算法研究研究ResearchofEmbeddedFaceRecognitionResearchofEmbeddedFaceRecognitionAlgithmsBasedonCurveletTransfmAlgithmsBasedonCurvele
2、tTransfm鄧方旗鄧方旗院所:計(jì)算機(jī)信息工程學(xué)院導(dǎo)師姓名:葉繼華教授學(xué)科專(zhuān)業(yè):計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究方向:嵌入式系統(tǒng)二○一二年四月I摘要美國(guó)“9.11”事件后,人們迫切需求一種快速有效的身份驗(yàn)證技術(shù)以確保系統(tǒng)安全和公共安全,基于人臉識(shí)別的身份驗(yàn)證方法的出現(xiàn)給人們帶來(lái)了希望。人臉識(shí)別比其它人體生物特征身份識(shí)別方法更直接、友好和方便,普遍為人們所接受。早期的人臉識(shí)別由于維度和數(shù)據(jù)較大只能運(yùn)行于性能良好的PC機(jī),但隨著人臉識(shí)別技術(shù)和嵌入式設(shè)
3、備(尤其是ARM設(shè)備)的發(fā)展,人臉識(shí)別技術(shù)亦能在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)。嵌入式設(shè)備具有方便攜帶、安裝快捷、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)等特點(diǎn),在很多方面已取代了PC。本文所做人臉識(shí)別算法的研究及實(shí)現(xiàn)本文正是基于PXA270嵌入式開(kāi)發(fā)板。小波變換具有良好的時(shí)空局部化能力,能較好的反映信號(hào)點(diǎn)奇異性,然而人臉識(shí)別時(shí)往往更關(guān)注人臉面部的邊緣輪廓及五官等曲線特征,曲波(Curvelet)變換支撐基具有“各向異性”,能較好地反映曲線“沿”邊緣方向特性,因而本文選用曲波變換對(duì)
4、人臉圖像進(jìn)行人臉特征提取。針對(duì)小波變換在人臉識(shí)別中的不足以及嵌入式設(shè)備資源的有限,本文研究了兩種嵌入式人臉識(shí)別算法——基于Curvelet與2DPCA的嵌入式人臉識(shí)別算法和基于Curvelet特征加權(quán)融合的嵌入式人臉識(shí)別算法?;贑urvelet與2DPCA的嵌入式人臉識(shí)別算法首先利用Curvelet變換提取包含人臉大部分能量的低頻系數(shù),而后采用2DPCA方法對(duì)其進(jìn)行降維處理以降低特征維數(shù)和減少計(jì)算量,最后結(jié)合最近鄰分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)以實(shí)現(xiàn)
5、人臉識(shí)別。為了突出曲波低頻部分對(duì)于人臉識(shí)別的貢獻(xiàn),同時(shí)又不摒棄高頻部分的作用,本文提出了基于Curvelet特征加權(quán)融合的嵌入式人臉識(shí)別算法。首先采用Curvelet提取人臉圖像的不同尺度及不同方向的特征,對(duì)這些特征采用兩次2DPCA方法進(jìn)行降維處理;采用Fisherface算法思想分別計(jì)算不同尺度各個(gè)方向上局部特征的權(quán)值;先求得各尺度及方向的局部特征與人臉訓(xùn)練樣本的歐氏距離,而后對(duì)這些距離值加權(quán)融合為最終距離值,進(jìn)行分類(lèi)決策以識(shí)別人臉
6、。由于人臉圖像維數(shù)數(shù)較大及ARM板資源的短缺,因而選擇在PC機(jī)上完成人臉?lè)诸?lèi)器的訓(xùn)練過(guò)程,而后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至ARM平臺(tái)實(shí)現(xiàn)嵌入式人臉識(shí)別。經(jīng)過(guò)L人臉庫(kù)和Yale人臉庫(kù)測(cè)試,本文所提出的嵌入式人臉識(shí)別算法運(yùn)行效果良好,取得了良好的識(shí)別效果,縮短了識(shí)別時(shí)間,同時(shí)能有效降低光照條件和表情變化對(duì)人臉識(shí)別的影響,對(duì)于人臉識(shí)別研究和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)具有一定的理論參考價(jià)值和借鑒意義。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:嵌入式人臉識(shí)別;ARM;Curvelet變換;2DPCA
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