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1、基于2DPCA地人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中地人脸进行检测和定位地一门模式识别技 术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像地所有信息.由于近年来计算机技术 地飞速发展，为人脸识别技术地广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应 用了各种领域该技术具有广阔地前景,如今已有人量地研究人员专注于人脸识别 技术地开发木文地主要工作内容如下：1）介绍了人脸识别技术地基础知识,包括该技术地应用、背景、研究方向以及 目前研究该技术地困难，并对人脸识别系统地运行过程以及运行平台作了简 单地介绍.2）预处理工作是在原始ORL人脸库上进行地.在图像地预处理阶段，经过了图象 地颜色处理，图像地
2、几何归一化，图像地均衡化和图象地灰度归一化四个过 程所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一 些外在因素地不利影响.3）介绍了目前主流地一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了 Adaboost人脸 检测算法.Adaboost算法首先需要创建人脸图像地训练样本，再通过对样本地 训练，得到地级联分类器就可以对人脸进行检测.4）本文介绍了基于PCA算法地人脸特征点提取，并在PCA算法地基础上应用了 改进型地2DPCA算法，对两者地性能进行了对比，得出后者地准确度和实时性 均大于前者,最后将AdaboostA脸检测算法和2DPCA算法结合,不仅能大幅度 降低识别吋间，而口还相互
3、补充，有效地提高了识别率.关键词：人脸识别2DPCA特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract： Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streamsjncluding location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due t
4、o the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This papefs work has the following several aspects:1 )Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretic
5、al method of face recognition field in general.2) The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After u
6、nited processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3) A11 kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Tr
7、aining the samples of face image.and obtaining the cascade classifier to detect human face.4) This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the re
8、al time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words： Face recognition 2DPCA Featu
9、re extraction Face detection第1章前言11.1人脸识别地应用和研究背景11. 2人脸识别技术地研究方向21. 3研究地现状与存在地困难31.4本文大概安排4第2章 人脸识别系统及软件平台地配置42.1人脸识别系统概况42. 1. 1获取人脸图像信息52. 1.2检测定位52. 1.3图像地预处理52. 1.4特征提取62. 1. 5图像地匹配与识别62. 2OpenCV62. 2. 1 OpenCV 简介62.2.2 OpenCV地系统配置72.3Mat lab与图像处理8第3章图像地检测定位83. 1引言83. 2人脸检测地方法83. 3Adaboost 算法93
10、. 3. 1 Haar 特征103. 3.2积分图103. 3.4级联分类器11第4章图像地预处理134. 1引言134.2人脸图像库134. 3人脸预处理算法144. 3. 1颜色处理144. 3. 2几何归一-化154. 3. 3直方图均衡化164. 3. 4灰度归一化1844本章力、纟吉19第5章图像地特征提取与识别195. 1引言195. 2图像特征提取方法205. 2. 1基于几何特征地方法205. 2. 2基于统计地方法205. 2. 3 弹性图匹配(elastic graph matching)215. 2. 4神经网络方法215. 2. 5支持向量机(SVM)方法225. 3距
11、离分类器地选择225. 4PCA算法地人脸识别245.5二维主成分分析(2DPCA) 255. 5. 12DPCA人脸识别算法255. 5. 2特征提取275. 5. 3分类方法275. 5. 4基于2DPCA地图像重构285. 6实验分析28第6章总结与展望336. 1木文总结336. 2未来工作展望33致谢34参考文献:341.1人脸识别地应用和研究背景随着社会科学技术地发展进步,特别是最近几年计算机地软硬件技术高速 发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效地智能身份识别，使生物识别技术 在科学研究中取得了重大地进步和发展.由于生物之间地生物特征具有很好地自 身稳定性以及个体差异性，因此身
12、份识别就是利用生物体内在地属性也就是生物 特征作为依据当然人脸上地所具有地特征也是特别有用地牛物特征，因为人 脸特征具有被动识别、易于用户接受和方便友好等特点，被广泛用来进行身份地 识别和验证等领域巴对于人类而言，对其他个体进行识别是件非常容易地事情，人脸识别属于我 们一种无意识地本能行为但是对于计算机而言，要想对人脸进行检测并识别出 具体地目标却具有非常大地难度人脸识别涉及了多个领域地相关知识,包括图 像处理、模式识别、心理学、认知学、生理学等.与人地指纹和虹膜等特征类似，每个人都有唯一地一张脸，因此就像身份证 一样用来识别人们地身份早在1888年就已经提出了人脸识别地概念，可是直 到20世
13、纪80年代末，人脸识别技术才成为人们研究地热点.而现在该技术已经取 得了重大地突破,可谓百家争鸣，很多研究机构都已提出了自己地人脸识别算法. 目前，部分人脸识别技术已经应用于产品中，给人们生活带来了极大地便利.同其它牛物特征识别技术相比，如指纹识別，语音识别，虹膜识別,DNA识別和 步态识别等,它具有被动、友好和方便地优点其应用范围非常广泛，可应用于下 面地几个应用：嫌疑犯照片地识别匹配信用卡、护照、个人身份和驾驶执照地识别商场、银行安全系统公众场合地监控计算机登录、门禁系统控制专家身份识别系统基于目击者地人脸重构嫌疑犯地电子照片簿基于残留人脸地人脸重构基于父母人脸地小孩脸地推导生成随着年龄增
14、长地人脸估算1.2人脸识别技术地研究方向通过匹配人脸地特征点地过程就是人脸识别技术，它是分别通过对人脸进行 特征提取和特征识別，属于模式识别技术中地一种.以下是目前人们公认地几个 研究方向：(1) 图像地信息检测：图像地信息检测：该技术即是在不同地环境条件 下，对人脸地信息进行检测，包括人脸在图像中地具体位置.虽然在很多情况下, 人脸地信息在人为参与下可以很容易地获得，如身份证、学生证上地照片等.然而 在大部分应用中，外界地条件并不单一，人脸地位置是无法预测地，因此实际中地 人脸地位置具有很大地不确定性人们只有知道了外界环境中需要地人脸信息, 才能通过各种各样地技术來有效识别人脸.可是外界环境
15、对人脸识别地影响是巨 大地,因而要进行人脸采集需要克服许多未知地难度.(2) 图像地信息表示：即是人们需要用怎样地方式在计算机系统内能有效 地表示人脸地各种不同信息.目前地这些图像信息可以被计算机技术有效地表征 出来，人们常用地表征方式有：曲率、角度、欧氏距离、特征脸、I古I定特征模板 等.(3) 图像地信息鉴别：该过程是先处理人脸地图像信息，然后在预先训练地 库内和图像信息进行匹配，这就是人脸识别地过程在整个过程当中，选择人脸特 征地表征方式和对应地匹配方式是图像信息鉴别地关键，这将直接影响到人脸识 别地效果.(4) 人脸地面部表情研究：即分析人脸地表情，比如：喜、怒、哀、乐、哭 等这些能直接体现到人脸上地信息，并通过分析这些信息，抓住这些表情地稳定 性特征，对其进行有效地识别.人脸识别有狭义和广义地概念之分，人脸识别地狭义是指从下面地几个方而 构建人脸识别系统，即是：人脸检测，人脸特征点提取和人脸地鉴别.本文分别对 这三个部分进行了深入地研究和探讨，其中人脸特征点提取是木文地重点，将会 进行详细地介绍和实验结果地描述.1.3研究地现状与存在地困难到目前为止，国内外有多种多样地人脸识别地方法，并且新地研究成果不断 涌现然而，因为人脸
