文档介绍：取算法。在人脸分类识别部分,研究了基于支持向量机蛐分类识别方法,摘要生物识别技术抢萌颂迳锾卣鹘身份认证的一种技术。常用的生物特征包括:指纹、虹膜、人脸、声音、步态、笔迹等。与指纹识别、虹膜识别相比,人脸识别更加直接和友好,在身份鉴定、档案管理、视频检索等方面有着广阔的应用前景。人脸识别技术抢眉扑慊治鋈肆惩枷瘢中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术。由于人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体,难以用数学描述,并且所有的人脸结构高度相似,而人脸图像又受到年龄和成像条件的影响,使得同一人脸在不同条件下的差别可能比不同的人脸在相同条件下的差别还要大。所以人脸识别是一个极具挑战本文收集和分析了大量近年来国内外关于人脸检测与人脸识别技术的学术论文及研究报告,对人脸检测及识别技术的相关算法进行了深入的研究,本文的研究工作主要包括以下几个方面:怨谕馊肆臣觳饧笆侗鸺际醯难芯肯肿唇辛讼低车姆治龊妥芙帷Q究了基于肤色的人脸检测技术和基于奇异值分解椭С窒蛄炕鎏锏人脸识别算法,分析了目前人脸检测及识别技术中亟待解决的难点问题,并讨论了人脸检测及识别技术的发展趋势。谌肆臣觳獠糠郑饕Q芯苛嘶诜羯ǖ娜肆臣觳饧际酢J紫妊芯苛朔色检测技术涉及到的相关理论,包括人脸图像预处理、色彩空间的转换、肤色建模等。在此基础上,研究了基于肤色的人脸检测系统,该系统主要包括光线补偿、肤色建模、闭运算处理、去除非人脸区域和人脸区域标定等几个功能模块。实验证明,该系统能够实现复杂背景下位枷竦娜肆臣觳猓⑶对于光照、表情等变化具有较高的鲁棒性。谌肆程卣魈崛〔糠郑饕Q芯苛嘶诙懒⒎至糠治鯫推嬉熘捣纸娜肆程卣魈崛》椒ǎ⑸杓屏嘶谡逵刖植科嬉熘捣纸獾娜肆程卣魈并设计了基于支持向量机的人脸分类算法。关键词:人脸识别,人脸检测,肤色模型,特征提取性的课题。武汉理工大学硕士学位论文
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研究生签名:复垫啦导师主名:研究生签名:韭呈星煎日期望宜縫五日期褐。。独创性声明关于论文使用授权的说明C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑本人声明,所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,。本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。注:请将此声明装订在学位论文的目录前。
、移动电话、监控系统、门禁系统等电子设备步入人们的日常生活,为保证个人信息的安全性,人类越来越依靠智能卡、身份证、密码等措施来进行身份认证。然而,这些传统的身份认证方法易于丢失、窃取、伪造、遗忘,给生活和工作带来极大的不便。在信息技术飞速发展的今天,电子商务、电子银行、网络安全等应用领域也急需高效的自动身份认证技术,传统的身份认证方法已经不能很好地满足信息时代对于信息安全的要求。如何才能更加安全、方便进行身份认证昵娜恍似鸬纳锸侗鸺际跻残砟芙饩稣飧瞿生物特征识别技术歉萑死嗵赜械目梢圆杉筒饬康纳镅特征和行为学特征来进行身份识别的技术。人类的生理和行为特征只要具备以下性质就可以作为生物特征;毡樾裕赫庵痔卣魇敲扛鋈硕季哂械模独特性:任意两个人的这种特征都不相同;榷ㄐ裕赫庵痔卣髦辽僭谝欢ㄊ奔淠相对某种匹配准则遣槐涞模可采集性:这种特征可以被定量测量。另外,在实际应用中还必须考虑性能、可接受性、防欺骗性等问题。也就是说,一个实际的生物特征识别系统必须满足特定的识别准确性、速度和资源要求,对使用者无害且能被人接受,对各种欺诈和攻击手段有足够的鲁棒性忘。因此,生物识别技术是目前最为方便与安全的身份认证技术。可用于识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等,行为特征有签名、声音、步态、按键力度等。基于这些特征,人们已经发展了手形识别、指纹识别、人脸识别、签名识别、声音识别、虹膜识别、步态识别等身份认证技术。随着近二十年来计算机技术突飞猛进的发展,生物特征识别技术无疑是安全身份认证的首选方式。题【¨。由于生物特征具有不可复制的唯一性,这一生物密钥无法复制,失窃或遗武汉理工大学硕士学位论文
.锸侗鸺际醯姆⒄骨熬生物特征识别技术以其特有的技术优势和市场潜力,在过去的几年