毕业设计(论文)-基于matlab的人脸识别11Word格式文档下载.docx
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目录
中文摘要I
英文摘要
第1章绪论1
1.1人脸识别技术的研究背景7
1.2人脸识别技术的简单介绍
1.3人脸识别技术的广泛应用
1.4人脸识别技术的难点
第2章人脸识别系统的组成及MATLAB数字图像处理9
2.1人脸识别系统的组成
2.2MATLAB数字图像处理及过程10
2.2.1Matlab数字图像处理工具箱10
2.2.2数字图像的灰度转换10
2.2.3图像增强
2.2.4数字图像的边缘检测
2.2.5数字图像的噪声处理
第3章人脸识别的过程和方法
3.1人脸识别的过程
3.2人脸识别的方法
3.2.1基于特征脸的方法
3.2.2基于神经网络的方法
3.2.3基于积分图像分析法13
第4章PCA人脸识别方法5
4.1主成分分析法的定义16
4.1.1主成分的定义16
4.1.2主成分的性质16
4.1.3主成分数目的选取16
4.2PCA算法的功能实现17
4.2.1人脸空间的建立17
4.2.2特征向量的选取17
4.2.3人脸识别17
4.3主成分分析法的计算18
4.4特征脸算法20
第5章图像的特征提取与分析22
5.1概述22
5.1.1特征提取22
5.1.2特征选择22
5.2颜色视觉和色度图22
5.3颜色模型23
5.3.1RGB模型
5.3.2CMY模型
5.3.3HSI模型25
5.4形状特征描述25
5.4.1像素的邻域25
5.4.2像素的连接25
5.4.3区域内部的空间域分析26
5.5图形的预处理27
5.5.1膨胀与腐蚀27
5.5.2骨架化和边缘检测27
第6章人脸识别30
6.1人脸库的建立29
6.2采集人脸特征的多元信息30
6.3人脸的识别31
6.4人脸识别的总结33
总结34
参考文献35
致谢36
附录37
基于Matlab的人脸识别
摘要
计算机时代的到来,给各个领域带来了巨大的变革,人们的生活也日益进入到了数字编码时代。
人工智能学的发展及其广泛的使用令图片处理和模式识别技术已显得尤为重要。
人脸识别技术就是基于生物识别理论而发展而来的。
人脸识别技术是生物识别中的典型,有着远大的发展前景,人脸识别技术已经广泛应用到了涉密部门的门禁系统,车站、机场的安检系统,智能家居防盗系统,国防与军事安全部门等众多领域。
人脸识别技术是模式识别领域的一个较为先前的课题,如今已日益成熟。
人脸识别技术是根据已经建数据库中的人脸图像,以计算机技术为基础,从待识别的图像中分析、提取出图像特征并与已知图像库进行比较,从而达到辨识的目的。
人脸识别的主要流程为:
人脸图像的获取、人脸特征的检测、人脸特征的提取、图形的预处理、人脸的识别及身份验证。
本文主要使用MATLAB上数字图像处理功能,对待识别的图像进行读图、存储和识别。
MATLAB中带有有关数字图像处理的应用工具箱,可以实现人脸的简单特征识别与辨识,进而应用到人脸识别系统。
本文主要采用基于主元分析(PCA)(也称为主成分分析)的人脸识别算法,抓住事物的主要方面分析,利用降维原理,进行人脸特征的提取、辨识。
最后通过真人的人脸检测与辨识,取到一定的成果。
关键词:
MATLAB,人脸辨识,人脸特征,主成分分析法
Matlab-BasedFaceIdentification
Abstract
Theadventofthecomputererahasbroughtaboutgreatchangesinallfields.People'
sliveshaveenteredintotheeraofdigitalcoding.Withthedevelopmentandwideapplicationofartificialintelligence,patternrecognitiontechnologyandimageprocessingtechnologyarebecomingmoreandmoreimportant.
Facerecognitiontechnologyisamoreprevioustopicinthefieldofpatternrecognition,andithasbecomemoreandmoremature.Facerecognitiontechnologyisaccordingtotheestablisheddatabaseoffaceimages,takingtechnologyofthecomputerbased,inrecognitionofimageanalysis,extractimagefeaturesandcomparedtoidentifywiththeknownimagelibrary.
ThispapermainlyusestheMATLABdigitalimageprocessing,imagerecognition,imagetostorage,identification.MATLABwiththeapplicationofdigitalimageprocessingtoolbox,youcanachieveasimplefacerecognitionandidentificationofhumanface.Inthispaper,basedontheprincipalcomponentanalysisoffacerecognitionalgorithm,facefeatureextraction,identification.Finally,thehumanfacedetectionandrecognition,andachievedcertainresults.
Keywords:
MATLAB,facerecognition,facefeature,principalcomponentanalysis
第1章绪论
人脸识别是一种基于人脸特征进行识别的技术,在生物识别技术中已较为成熟。
在众多的领域中,人脸识别技术已经得到了充分的利用,比如涉密部门的门禁系统,火车站、机场、地铁等的安检系统,智能家居的防盗系统,以及国防与军事安全部门等等。
人脸检测人脸表征和人脸识别的基础和前提。
人脸识别技术是人工智能识别领域中的一个重要课题,如今已经逐渐成熟。
人脸识别也是众多研究领域中必不缺少的一部分,有着它举足轻重、不可取代的地位。
人脸识别是从已知人脸特征集合中查找并匹配出相似的脸型特征,对一张静态图像实现人脸轮廓的特征扫描以及辨识,从而获取该图像中的人脸特征信息。
如今,人脸识别技术已经大量应用于视频监控、车站安检、办公门禁等系统,它的出现给身份鉴别体系提供了诸多的方便。
然而,人脸识别是基于生物特征来识别的,相对来说,它是一个非常复杂的过程,因为即使是同一个人,在表现喜、怒、哀、乐等不同的面部表情时,都有着不同的脸型特征,况且当这些特征以不同的姿态表现时又有所不同,这些都给人脸识别带来了困难和麻烦。
同时,拍摄角度、倾斜角度、拍摄背景、光线强度、图像的尺寸大小以及是否旋转、面部是否有遮挡物等等,也都成为了人脸识别中不可忽视的干扰因素,导致错误判别。
要想更准确的实现人脸识别,我们必须要先解决上述问题,克服种种干扰,以作出正确精准的判断。
在最近十多年的研究中,研究者们对此问题,也提出了不少的解决方法,比如表面几何特征算法、内部积分特征算法、主成分分析法等等。
主成分分析法(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,它主要基于降维原理,将含有图像特征信息的高维矩阵通过正交变换,变换成低维的特征矩阵。
这样的正交变换,具有很高的相似度与关联性。
变换后的特征矩阵仍然具备原特征矩阵的性质与特征,即遗传和保留了其原有的特征信息,并且能够克服人的姿态、面部表情和光照等因素所带来的干扰。
降维后的特征矩阵,复杂度降低,可以很方便地应用于人工智能识别系统。
以矩阵的形式将图像特征点表示出来,这样就把一幅图像的模拟信息转换成了数字信息。
这个矩阵构成了一个含有图像信息的集合,图像中的每个局部特征都可以通过子集表示出来。
在进行人脸识别时,也是基于这样的思想。
从待检测的人脸图像中提取出信息构建特征子集,然后把这些特征子集与已知的人脸集合进行投影对比,以及经过各特征点距离、弧度、灰暗程度等计算,这样就可以确定出两张图像的相似度与相关性。
人脸像我们的指纹一样,具有着唯一性,能够对人的身份进行鉴定。
相比指纹识别系统、DNA鉴定,人脸图像的自动识别系统以其特有的方便性,具有更加潜在的发展空间和研究价值。
对于人脸图像识别的研究最早出现在国外,如今,国内也有很多科研机构涉足这个领域,并已经取得许多较好的成果。
1.1人脸识别技术的研究背景
如今的社会,逐步实现自动化,各个领域的基础技术也已经很成熟。
在新的环境、新的要求下,我们需要一个更便捷的方式来打开世界、面向世界。
在各种生物识别中,人脸识别技术就是一个最佳典范。
在人工智能的研究中,我们一直希望机器可以进行识别、思考和处理事物,如同人类一样。
人类的思维机制和感知以及处理事物的机制可以从心理学、解剖学、行为感知学等等多种学科范畴来研究,还可
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