基于小波與PCA聯(lián)合算法對人臉圖象的識別.pdf

1、自動人臉識別技術(shù)是近年來計算機視覺、圖像處理、模式識別以及人工智能等領(lǐng)域研究中一項很具有挑戰(zhàn)性的研究課題。但對人臉圖像而言，內(nèi)部有表情、年齡等因素的影響，外部有光線、成像角度、成像距離、周圍環(huán)境等因素的影響使得人臉識別技術(shù)實現(xiàn)非常困難，但由于其應(yīng)用價值，所以該課題一直是模式識別領(lǐng)域中研究的熱點。 本文提出一種小波和PCA聯(lián)合算法實現(xiàn)了對人臉圖像的檢測和識別。主成分分析法(PCA)是模式識別判別分析中最常用的一種線性映射方法。它可

2、以從多元事物中解析出主要影響因素，揭示事物的本質(zhì)，簡化復(fù)雜的問題。PCA對特征臉算法簡單有效，也是目前的研究主流之一。本文研究內(nèi)容之一是：如何將小波分析優(yōu)勢和人臉識別技術(shù)更好結(jié)合起來實現(xiàn)對人臉的識別。對于小波技術(shù)，通過近20年來的研究，利用小波分析對信號的定位以及信噪分離與弱信號提取，以及對二維圖像信號和語音信號的處理上的成熟運用，標志著國內(nèi)外對該項技術(shù)的認可。本文也正是利用了小波在圖象處理中的特殊的優(yōu)越性，即多分辨分析，在噪聲環(huán)境較大