学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于WMMC的人脸识别算法研究

作　者: 缪春慧
导　师: 卢官明
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 人脸识别特征提取子空间方法加权最大间距准则
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 21次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着社会的进步和信息技术的飞速发展,人们对于信息安全的要求日益提高,需要进行身份识别场所越来越多。近几年来出现了各种基于人体的生物特征识别技术。人脸识别是生物特征识别的重要组成部分,它具有直接、友好、方便的特点,容易为人们所接受,已成为生物识别中的研究热点,并且具有广阔的应用前景。如何从人脸图像中有效地提取使之区别于其它个体的特征,是人脸识别研究的一个关键所在,在众多的特征提取方法中,子空间方法具有计算代价小、时间复杂度低、描述能力强、可分性好等特点,现已成为人脸识别的主要算法。本文中将主要研究基于子空间的人脸识别算法。本文对几种传统的子空间的方法进行了深入的研究,提出了一种加权最大间距准则算法(WMMC),并在MATLAB GUI环境下进行了系统的仿真实验。主要的工作如下:(1)深入研究了几种传统的子空间方法,针对传统子空间人脸识别算法的缺陷,本文提出一种加权最大间距准则算法(WMMC),该算法能解决线性鉴别算法中存在的小样本问题,并且通过在类内离散度矩阵上加上权重,能有效地抑制边缘类,从而使得提取的特征具有更强的分类信息。(2)将常用的子空间算法跟本文提出的加权最大差值准则算法进行比较,进行了大量的实验,结果表明本文提出的算法对于人脸识别更有效。(3)应用本文提出的WMMC算法,在MATLAB GUI环境下,创建了一个人脸识别的系统,进行了仿真实验。在仿真系统中,验证本文提出算法的可行性,并针对人脸识别中常见的光照问题对系统进行了改进。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-14
  1.1 课题的背景及研究意义  8-9
  1.2 课题研究现状  9-13
  1.3 本文的主要内容及结构安排  13-14
第二章人脸识别的相关理论  14-22
  2.1 人脸识别的流程  14-15
  2.2 人脸检测的常用方法  15-17
  2.3 人脸图像的预处理  17-19
    2.3.1 人脸图像的归一化  17
    2.3.2 图像的光照补偿  17-19
  2.4 分类器的设计  19-21
  2.5 本章小结  21-22
第三章基于子空间的人脸识别算法  22-31
  3.1 K-L变换  22-23
    3.1.1 K-L变换原理  22-23
    3.1.2 K-L变换的实现方法及特点  23
  3.2 主成分分析(PCA)  23-26
  3.3 线性鉴别分析(LDA)  26-30
    3.3.1 线性鉴别分析(LDA)原理  26-27
    3.3.2 LDA算法的可行解研究  27-29
    3.3.3 小样本问题  29-30
  3.4 本章小结  30-31
第四章基于WMMC的人脸识别算法  31-45
  4.1 最大间距准则(MMC)  31-33
  4.2 MMC算法跟LDA算法的区别  33-35
  4.3 加权最大间距准则(WMMC)  35-37
  4.4 实验结果与分析  37-44
    4.4.1 实验一  37-41
    4.4.2 实验二  41-44
  4.5 本章小结  44-45
第五章人脸识别系统的仿真实现  45-50
  5.1 人脸识别系统的建立  45-49
    5.1.1 仿真实现软件  45
    5.1.2 仿真实验  45-47
    5.1.3 系统性能的研究及改进  47-49
  5.2 本章小结  49-50
第六章总结与展望  50-52
  6.1 主要工作的总结  50
  6.2 下一步工作的展望  50-52
致谢  52-53
参考文献  53-57
攻读硕士研究生期间发表的论文  57

基于WMMC的人脸识别算法研究

内容摘要

全文目录

相似论文