實(shí)時(shí)人臉識(shí)別在研究生管理中的應(yīng)用.pdf

1、人臉識(shí)別是模式識(shí)別領(lǐng)域中一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的課題，有著重要的理論研究價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。 本文首先介紹了國內(nèi)外人臉識(shí)別的研究現(xiàn)狀、方法和發(fā)展方向，然后分別討論和研究了人臉圖像的預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、特征提取和分類器設(shè)計(jì)等內(nèi)容。最后結(jié)合研究生考勤管理的實(shí)際應(yīng)用創(chuàng)建系統(tǒng)。 在圖像預(yù)處理過程中，先用中值濾波器對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理，然后采用積分投影原理對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。 在對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)，首先將經(jīng)過預(yù)處理后的人臉圖像分別用S

2、obel邊緣算子、Preyitt邊緣算子、Roberts邊緣算子、LoG邊緣算子、Canny邊緣算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)；然后對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行了討論比較，比較結(jié)果表明，Canny邊緣算子的檢測(cè)結(jié)果明顯優(yōu)于其它幾個(gè)算子。 在對(duì)圖像進(jìn)行特征提取時(shí)，著重嘗試了基于傳統(tǒng)的主特征向量分析的加權(quán)特征臉法和基于積分投影和邊緣檢測(cè)的特征提取法。 在分類器設(shè)計(jì)過程中，本文采用BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行人臉識(shí)別。并對(duì)特征提取中采用的兩種不同方法的識(shí)