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文檔簡介
1、人臉自動識別是計算機科學的一個前沿課題,有著十分廣泛的應用前景,其對人臉的自動識別涉及到模式識別,數(shù)字圖像處理,生理和心理等多方面的課題。目前常用的方法有特征臉方法、小波分析方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別方法、基于統(tǒng)計模型的識別算法。當光線、角度及人臉尺寸變化時,識別率明顯下降,且應用神經(jīng)網(wǎng)絡算法時原始灰度圖象數(shù)據(jù)量十分龐大,造成神經(jīng)元數(shù)目過多,訓練時間很長。
本論文針對上述問題,提出了兩種人臉識別算法:基于HMM的統(tǒng)計模型人臉
2、圖像識別算法和基于灰度形態(tài)學的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法。論文的主要內(nèi)容包括:
1、分析了人臉自動識別的研究現(xiàn)狀,對人臉特征提取,HMM,ANN改造等關鍵技術進行了討論。
2、根據(jù)人臉識別系統(tǒng)的技術要求,給出了系統(tǒng)的總體設計方案,闡述了系統(tǒng)的硬件結(jié)構和軟件流程。
3.由于人臉自上而下自左至右的不同特征區(qū)域可用隱Markov模型的狀態(tài)序列來表示,因此提出基于DCT離散余弦變換的數(shù)據(jù)壓縮方法和隱馬爾可夫模型相結(jié)合的方法,
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