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1、 青岛理工大学毕业设计（论文） 青岛理工大学毕 业 设 计（论 文）题目基于分块离散余弦变换和 主成分分析法的人脸识别学生姓名： 指导教师： 通信与电子工程 学院 电子信息工程专业 信息 101 班2014 年 6 月 14 日青岛理工大学毕业设计（论文） 摘摘 要要随着计算机和网络技术的快速发展，信息安全呈现出前所未有的重要性。人脸识别因其广阔的发展前景和重要的理论研究价值，受到国内外众多研究机构的广泛重视。其中分块DCT变换是最近几年以来比较常见的图像处理工具，在人脸识别领域得到广泛的发展。本文在研究了分块散余弦变换（DCT）的特点的基础上研究了基于分块DCT 变换和 PCA 的人脸识别算
2、法，充分利用了分块 DCT 变换快速高效的特点以及 PCA 方法降维减少运算时间的优势，大大缩短识别时间。首先利用分块DCT 对人脸图像进行预处理，将 DCT 预处理后的低频信息作为特征。最后通过使用 K-L 变换取特征值、特征向量以及 PCA 降维的方式来形成特征脸，识别部分采用欧氏距离最近邻法进行了人脸识别。在 ORL 及 YALE 人脸库上实验结果表明，本方法不仅能提高人脸识别的识别率，并且利用了分块 DCT 快速高效的特点，能够显著缩短识别时间。关键词：离散余弦变换(DCT)；主成分分析法(PCA)；K-L 变换；人脸识别；预处理 青岛理工大学毕业设计（论文） IABSTRACTWit
3、h the rapid development of computer and network technology, information security shows unprecedented importance. Face recognition because of its wide development prospect and important theoretical research value, extensive attention by many research institutions at home and abroad. The block DCT tra
4、nsform is more common in recent years since the image processing tools, has been widely development in the field of face recognition.Based on the study of the basic block discrete cosine transform (DCT) on the characteristics of the study on DCT and PCA face recognition algorithm based on full use o
5、f the block of DCT fast and efficient features and PCA dimension reduction methods to reduce the computation advantage of time, greatly reducing recognition time. Firstly, block DCT face image preprocessing, the low-frequency DCT preprocessed information as a feature. Finally, by using the KL transf
6、orm taken eigenvalues, eigenvectors and the way to form the PCA dimensionality reduction features face recognition part of the face recognition using Euclidean distance nearest neighbor method. The experimental results on the ORL and YALE databases show that this method can not only improve the face
7、 recognition rate, and can significantly save the identification time.Keywords: discrete cosine transforms (DCT); principal component analysis (PCA); KL transform; recognition; preprocess青岛理工大学毕业设计（论文） II目目 录录前 言.1第 1 章 人脸识别相关理论.21.1 人脸识别研究的背景及意义 .21.2 人脸识别的现状及难点 .21.2.1 人脸识别的现状.21.2.2 人脸识别的难点及现况.31
8、.2.3 人脸识别的应用前景.41.2.4 现有人脸图像集简介.51.3 人脸识别技术相关 .61.3.1 人脸识别的技术特点.61.3.2 人脸识别研究的技术过程 .71.4 小结 .8第 2 章 离散余弦变换的基本理论研究.92.1 DCT 的初期发展.92.1.1 快速算法.92.1.2 块效应消除.92.2 第二代 DCT 编码的进展 .102.3 二维离散余弦变换原理 .112.4 分块 DCT 的实现过程 .112.5 小结 .12第 3 章 K-L 变换和 PCA 的基本理论研究 .133.1 简介 .133.2 K-L 变换和 PCA 分析.133.3 K-L 变换原理.143
9、.4 主成分分析法(PCA） .163.4.1 PCA 原理 .163.4.2 PCA 的优点 .18青岛理工大学毕业设计（论文） III3.5 K-L 变换和 PCA 的实现过程.193.6 小结 .19第 4 章 实验与仿真.204.1 分块 DCT 实验研究 .204.1.1 子块大小的选择.204.1.2 子块 DCT 变换系数的选择.214.2 PCA 实验研究.214.2.1 根据指定值选择.224.2.2 根据能量比选择.224.2.3 维数的选定.234.3 人脸库实验及仿真 .234.3.1 算法实现过程.234.3.2 ORL 人脸库实验仿真 .244.3.3 YALE 人脸库实验仿真 .254.3.4 实验结果分析.264.4 小结 .26第 5 章 总结.27致谢.28参考文献.29附录.
