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1、XX大学XX学院XXX届本科生毕业论文（设计）基于LDA的人脸识别系统研究摘要人脸识别是生物特性鉴别技术的一个主要方向，它涉及图像处理，模式识别，计算机视觉等多个研究领域，其研究的主要内容是如何使得计算机具有身份识别的能力，在法律、商业等诸多领域具有很广泛的应用背景。如何在一张图片中检测到人脸区域并提取出使其区别于其他人的特征，是人脸识别算法研究的两个关键技术。截至目前，由于人脸识别问题自身的复杂性，使虽然有众多的科研人员潜心研究了多年，也取得了一些的成果，但距离彻底解决并且达到实用，仍然有一些关键性问题需要解决。本论文围绕人脸识别原理、识别算法及其优化等研究内容开展工作。本文的主要工作包括一
2、下几个方面的内容：介绍人脸识别的研究背景、研究范围、国内外研究机构，归纳了当前人脸识别领域流行的几种主要理论方法;在人脸识别算法方面，主要研究了LDA人脸识别的方法。在大量实验基础上对LDA在各种情况下的性能作了详细的分析，研究了各种参数设置对识别率的影响,并介绍了几种改进的算法。关键词：人脸识别；LDA；人脸检测；特征提取Face recognition system research based on LDAABSTRACTFace recognition is one of the main directions of the biological characteristics of
3、the identification techniques, which involves a number of research areas of image processing, pattern recognition, computer vision, the main content of their research is how to make the computer capable of identification, legal, business and other fieldshas a broad application background.A central i
4、ssue for face recognition is how to find a face in a picture and to extract discriminant feature from the facial images. This results make us know and understand more about face recognition technology and broaden our ability to solve problem. Work in this thesis includes:This paper focus on face rec
5、ognition detection principle, the identification algorithm and its optimization research work. The main work includes several aspects: on face recognition research background, research areas, research institutions at home and abroad, summed up the current face recognition popular in the field of sev
6、eral major theoretical approaches; in face recognition algorithm, LDA face recognition method. The large number of experiments on the basis of the performance of the LDA in all cases a detailed analysis of various parameter settings affect the recognition rate, and several improved algorithms.Key wo
7、rds:Face recognition;LDA; Human face examination;Feature extraction目录1引言11.1概述11.2人脸识别的研究背景31.3人脸识别的发展过程41.4国内外的人脸识别理论发展机构51.5本课题研究内容51.6论文组织62人脸识别的相关理论72.1基于几何特征的人脸识别72.2基于人工神经网络的人脸识别72.3基于小波特征的人脸识别82.4基于子空间的人脸识别93基于LDA的人脸识别113.1概述113.2 LDA方法原理123.3训练过程和识别过程143.4实验163.4小结164 SSDA-改进的LDA的识别算法174.1引言
8、174.2谱回归LDA174.2半参数回归194.2.1基本含义194.2.1优点194.3半参数半监督判别分析204.4实验204.5小结225几何平均数法-改进的LDA的识别算法235.1概述235.2三条准则235.2.1准则1最大化散度的几何均值235.2.2准则2最大化所有归一化散度的几何均值245.2.3准则3 最大化所有散度的几何均值(MGMD)245.3实验245.4小结25结论26参考文献27致谢281引言1.1概述生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性 ，因此越来越多的研究将它作为身份验证的依据，现在，基于生物特征的识别技术（也称生物特征识别技术）已经逐渐成为国际上的
9、研究热点。生物特征识别技术就是指通过计算机利用人体所固有的生理特征和行为特征来进行身份识别和（或）个体验证的一门技术 。与传统的身份验证手段相比，基于生物特征识别的身份验证方法具有很多优势，例如：1该特征不存在被遗忘和丢失的问题； 2该特征一般不易被伪造； 3该特征随时可以被使用等。 正是由于生物特征本身所具有的这些优势，使基于生物特征的识别技术获得了长足的发展，其在国家安全、司法、海关、边境及保险等领域也必将具有极广阔的应用前景。把人脸作为认证的目标已经发展了几十年，并非只能在电影中才能看到，现代社会已经可以实现这样的功能，当然还有明显的不足，运用人脸图像来身份识别，主要是因为人的面貌属于人
10、本身固有的生物特征，这种特征具有不可复制，难于伪造的特点，具有唯一性和稳定性，可以作为身份识别的依据。人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代，经过几十年的曲折发展已日趋成熟，人脸识别是模式识别和计算机视觉的交叉领域。人脸识别将计算机视觉和模式识别结合在一起，广泛地运用在机器人等学科中。作为人类几个外在鉴别特征之一，人脸识别的自动鉴别和人类自动分辨有着非常重要的意义。人脸识别，特别指利用了分析比较人脸视觉图像特征信息来进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别概念实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸检测、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特别指通
11、过人脸进行身份的确认或身份查找的技术或系统。图1-1人脸识别在模式识别领域,人脸识别的发展和应用方面都有着重要的意义：第一能推进对人类视觉系统自身的认识；第二能实现人工智能应用的功能。通过人脸识别技术，建立自动人脸识别系统，采用电脑实现对人脸图像的自动识别有着极其诱人的应用前景和非常广阔的应用领域。图1-2人脸检测目前人脸识别的算法可以分类为：基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。基于模板的识别算法（Template-ba
12、sed recognition algorithms）。利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。目前人脸识别的到了广泛的应用，主要有：门禁系统：受到安全保护的地区可以凭借人脸识别辨别尝试进入者的身份。图1-3门禁系统摄像监视系统：在例如机场、银行、商场、体育场、超级市场等一些公共场所对人群监视，达到识别身份的目的。例如在机场里装置监视系统以防止恐怖分子登机。网络应用：利用人脸识别辅助信用卡进行网络支付，来防止非信用卡的持有者使用信用卡等。图1-4信用卡支付学生考勤系统：港奥地区的中小学已经开始将智能卡配合人脸识别来查
13、询学生每天的出席记录。相机：新型的数码相机已经内建了人脸识别功能来辅助拍摄人物时进行对焦。1.2人脸识别的研究背景随着社会经济的迅速发展以及信息化的不断深入，安全问题越来越为人们所关注，因此，社会各个方面对快速有效的自动身份验证的需求也与日俱增。经过人们不断的研究探索，目前已经可以将很多的信息作为身份验证的依据，如密码、磁卡、人体生物特征等等，而且其方法也各具特点。其中，基于人体生物特征的识别技术（生物特征识别技术）是近些年来发展最快、应用最多一种识别技术，它提供了一种基于唯一、高可靠性和稳定性的人体生物特征的身份验证途径。 生物特征，如人脸、指纹、虹膜、DNA 等，都是人体的内在属性，因而具
14、1有较强的自身稳定性和个体差异性 ，从而成为进行身份验证的理想依据。另外，与传统的身份验证方法相比，基于生物特征识别的身份验证方法具有多方面的优点：首先，与传统的身份验证方法相比，基于生物特征的识别方法更为方便。传统的身份验证方法中，有的需要用户要费心去记住密码、口令；有的需要用户随身携带钥匙、智能卡之类的东西。而基于生物特征的识别方法完全不需要用户去做这些工作，这也大大减少了由于遗忘密码、忘带钥匙而带来的麻烦，极大的方便了用户的使用。 其次，与传统的身份验证方法相比，基于生物特征的识别方法更为安全。传统的身份验证方法中往往会出现口令、IC卡、条纹码、磁卡或钥匙的丢失、被盗用等诸多问题，使安全
15、性受到威胁；而基于生物特征的识别方法认定的是人本身，每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以基于生物特征的识别方法会更可靠、更准确。此外，基于生物特征的识别方法均是借助现代计算机技术来实现的，很容易与计算机以及一些监控、管理系统相结合，实现远程的自动化管理。正是由于基于生物特征的识别方法所具有的这些优势，使得其获得了长足的发展，在国家安全、公安、司法、金融、民航、边境、口岸、保险等领域具有极广阔的应用前景。例如，该技术可用于公安布控监控、监狱监控、司机驾照验证、司法认证、边境身份验证、各类银行卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证、民航安检、社会保险身份验证等多个方面，而且，它还可以应用于医疗和视频会议等方面。在诸多基于生物特征的识别方法中，利用人脸特征进行身份验证的自动人脸识别方法又是最自然、直接的方式。自动人脸识别技术是利用计算机分析人脸图像，并从人脸图像中提取有效的识别信息，用来“辨认”身份的一门技术1。与指纹、虹膜、DNA等其它人体生物
