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1、有姿态变换的人脸图像识别方法,班级：0411002 学生：梅国薇 学号：2010211938 指导教师：米建勋,目录,绪论,1,人脸识别系统简介,2,多姿态人脸识别研究,3,人脸识别系统的设计与实现,4,5,基于PCA的人脸识别方法,人脸识别的研究背景和意义,人类希望机器具有识别事物并处理事物的能力，随着对人工智能的研究，人脸识别得以产生。 人脸识别，是利用计算机提取人脸的相关特征，并由此辨别人物身份的一种应用技术。 人脸识别推动了人们对人类视觉感知能力本身的认识；可以将其运用到人工智能的某些应用领域,人脸识别的优点,人脸识别的优点,相比较其他的识别技术,人脸识别的难点,难点,拍摄受光照，姿态
2、，距离等的影响,人脸是非刚性体，以及发型，眼镜等遮挡物,人脸随时间发生变化，以及表情变化等,海量数据，处理速度慢,发展阶段,人脸识别的应用,信用卡、驾照、护照、身份证等,传统人脸识别系统模块,预处理模块,人脸识别模块,灰度化、归一化、去噪,训练人脸图像得到供识别模 块所需的参数,利用相关矩阵求对应特征脸的特征向量,判别测试图像属于谁,姿态校正的人脸识别系统框图,姿态校正之正弦变换, 旋转角度值，sign( )符号函数,新图像 S在网格点( x , y )的灰度值和原图像S在 ( x , y )点的相同,姿态校正效果图,表示出中轴线的校正图,流程图,Your Text,Your Text,Your Text,仿真流程图,识别流程,统计结果,原因分析,识别率仅提高2.5%,手动确定的人脸中轴线准确性难以保证,ORL库除姿态变化还有表情以及遮挡物的影响,本文研究范围有限，只校正了左右15度以内的人脸,后续研究方向,校正策略,特征提取,人脸库应用,其他,正弦变换 仿射变换,PCA LDA 改进算法,ORL AR YALE FERET,3D建模 光照 遮挡物,致谢,本文能够顺利完成，要特别感谢我的指导老师米建勋老师和我同组的同学。 最后，大学即将结束，向所有关心和帮助过我的人表示真心的感谢。,Thank You !,
