人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)及人臉識(shí)別算法實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉識(shí)別是最近幾年國(guó)際上圖像處理和模式識(shí)別的研究熱點(diǎn)之一。它有著其它生物特征識(shí)別方法所不具有的優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)得到了科研領(lǐng)域的充分重視并有了一定的應(yīng)用成果。 本文討論了Gabor特征在人臉識(shí)別中的應(yīng)用以及人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的構(gòu)造。首先介紹了人臉識(shí)別的基本概念，論述了Gabor小波的數(shù)學(xué)性質(zhì)和使用Gabor小波提取人臉特征向量的方法。我們提出并實(shí)現(xiàn)了擴(kuò)展的Gabor小波最優(yōu)采樣算法。該算法結(jié)合圖像掩蓋、能量分析和關(guān)鍵點(diǎn)選取的方法確定了哪些

2、圖像區(qū)域?qū)τ谧R(shí)別有利，而后使用最佳Gabor特征采樣來(lái)提取出最有效的信息并改進(jìn)了算法的性能。論文中根據(jù)匹配中遇到的問(wèn)題給出了相應(yīng)的改進(jìn)方案，部分消除了低質(zhì)量輸入圖像對(duì)算法的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果在標(biāo)準(zhǔn)FERET數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了測(cè)試，并與其它方法進(jìn)行了比較。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到，論文中提出的算法較之一般的小波識(shí)別算法優(yōu)越。 論文中的另一個(gè)重點(diǎn)是人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。這個(gè)平臺(tái)使得我們的所有研究工作擁有了一個(gè)統(tǒng)一的算法實(shí)現(xiàn)和測(cè)試的環(huán)境。該