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基于MMTD的人脸识别方法研究

作　者: 杨晓斌
导　师: 周宁宁
学　校: 南京邮电大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 人脸识别中介真值程度度量图像放大 MMTD判定准则主成分分析
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 22次
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内容摘要

人脸识别是图像处理、模式识别和计算机视觉领域中极富挑战性的研究课题之一。现有的人脸识别系统在较好的采样条件下能够取得较好的识别精度。但是在条件不理想(图像分辨率低且含有噪声)的情况下,人脸识别精度会陡然下降。因此,人脸识别在应用中仍有较多实际问题需要解决。为了能够在复杂环境下,提高人脸识别精度,本文结合高维空间几何分析、MMTD(中介真值程度度量)等理论,研究了基于MMTD的图像放大方法和人脸识别方法,设计并实现了一个基于MMTD的人脸识别系统。论文以中介数学为背景,首先深入研究了经典的图像放大技术和基于MMTD的边缘检测方法,以像素点与周围5个邻域方向像素点的灰度值相似性为基础,设计并实现了一种新的基于MMTD的图像放大方法,实验结果表明,该方法对分辨率低且有噪声的人脸图像进行放大时,在提高图像分辨率的同时可以有效地去除图像噪声,使图像变得更加清晰和易辨,为后续的人脸识别提供了良好的基础。然后研究了中介真值程度度量判定准则,在此基础上提出了一个基于MMTD的人脸识别方法,实验结果表明该识别方法具有较高的人脸识别精度。最后设计并实现了一个基于MMTD的人脸识别系统,该系统利用MMTD的图像放大方法对人脸图像进行预处理,应用PCA(主成分分析)方法提取图像的特征,采用MMTD判定准则实现了人脸的识别,实验结果表明该识别系统在图像成像较差的条件下识别效果较好。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-16
  1.1 人脸识别技术研究背景  8-10
  1.2 人脸识别理论和方法的研究现状及分析  10-13
  1.3 本文的研究意义  13-14
  1.4 论文的研究内容  14
  1.5 文章的组织安排  14-16
第二章中介数学简介  16-23
  2.1 中介数学研究背景  16
  2.2 中介数学系统的基本符号  16-17
  2.3 中介真值程度的度量  17-20
    2.3.1 一维情形的真值程度度量  17-18
    2.3.2 n 维情形的真值程度度量  18-20
  2.4 MMTD 在图像中的应用  20-22
    2.4.1 基于MMTD 的滤波方法  20-21
    2.4.2 基于MMTD 的边缘检测方法  21-22
  2.5 本章小结  22-23
第三章基于MMTD 的图像放大方法及实现  23-37
  3.1 图像放大  23-26
    3.1.1 经典算法  23-26
    3.1.2 评价标准  26
  3.2 基于MMTD 的图像放大方法  26-32
    3.2.1 算法思想  26-27
    3.2.2 改进的MMTD 边缘检测算法  27-29
    3.2.3 算法分析  29-32
  3.3 基于MMTD 的图像放大方法实现  32-35
    3.3.1 算法步骤  32
    3.3.2 实验及其结果分析  32-35
  3.4 本章小结  35-37
第四章基于MMTD 的人脸识别方法及实现  37-50
  4.1 人脸识别  37-42
    4.1.1 经典的人脸识别方法  37-42
    4.1.2 评价标准  42
  4.2 基于MMTD 的人脸识别方法  42-47
    4.2.1 算法思想  42
    4.2.2 MMTD 判定准则  42-43
    4.2.3 算法分析  43-47
  4.3 基于MMTD 的人脸识别方法实现  47-49
    4.3.1 算法步骤  47
    4.3.2 实验及其结果分析  47-49
  4.4 本章小结  49-50
第五章基于MMTD 人脸识别系统的设计与实现  50-57
  5.1 基于MMTD 人脸识别系统设计  50-53
    5.1.1 预处理  51-52
    5.1.2 PCA 特征提取  52-53
    5.1.3 MMTD 人脸识别  53
  5.2 基于MMTD 人脸识别系统实现  53-55
    5.2.1 实现步骤  53-55
    5.2.2 结果分析  55
  5.3 本章小结  55-57
第六章结论与展望  57-59
  6.1 论文的工作总结  57
  6.2 工作展望  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-63
在学期间的研究成果及发表的学术论文  63

基于MMTD的人脸识别方法研究

内容摘要

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