門禁系統(tǒng)中人臉識別技術研究.pdf

1、人臉識別技術近年來已成為模式識別和機器視覺領域的研究熱點問題之一，它在身份認證、公共安全和信息安全等領域有廣泛的應用前景，因此對人臉識別技術的研究不僅具有理論價值，還具有很大的實際應用價值。
　　 本文主要從圖像預處理、人臉檢測、人臉識別和基于人臉識別的門禁系統(tǒng)設計方案等四個方面對用于門禁系統(tǒng)中人臉識別技術進行研究，主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點包括：
　　 1.比較了傳統(tǒng)的標準直方圖均衡化算法與幾種非標準的直方圖均衡化算法對人臉

2、圖像的預處理效果，結(jié)果表明利用修正雙曲函數(shù)的直方圖均衡化算法在提高圖像的信息量和清晰程度等方面要好于其余的幾種直方圖均衡化算法；并針對背景光線很亮，人臉面部區(qū)域光線相對很暗的圖像，提出了一種基于數(shù)學形態(tài)學中Top-Hat變換的預處理方法，以突出人臉面部特征，實現(xiàn)對圖像中人臉面部區(qū)域特征的分析和識別。
　　 2.在人臉檢測階段，在利用改進的直方圖均衡化算法對原始圖像的預處理的基礎上，研究了基于Gabor特征提取和支持向量機的人臉檢

3、測方法。并通過大量實驗結(jié)果驗證了基于改進的直方圖均衡化算法的圖像預處理方法可以使得人臉檢測算法在提高檢測率的同時，降低算法的誤識率。
　　 3.在人臉識別階段，研究了基于主成分分析與有向非循環(huán)圖支持向量機的人臉識別算法，在算法中，首先利用主成分分析方法提取人臉的特征，然后提出了一種基于改進的有向非循環(huán)圖的多類別支持向量機分類算法對人臉樣本進行分類。最后通過大量仿真實驗，對算法的有效性和快速性進行了驗證，結(jié)果說明該算法在基于人臉識