文档介绍：硕士研究生型登指导教师至国盥塾撞学科专业盐笠避周垫盔论文提交日期一赳L上』—五雌。’7年6月c7日fIJllIJ1JJJIJJJIJI}Y1III989650独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本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,也不包含为获得重鏖由Ⅱ电太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权重麽整电太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者虢套1瑶导师躲绷2礼签字日期::lvlf年岁月7日签字日期:细11年岁月吵日重庆邮电大学硕士论文摘要摘要人脸识别技术在身份验证、监控系统等领域引起了人们的广泛关注,成为近年来比较热门的研究课题。然而,由于人脸本身的复杂性(如表情变化、眼镜或头发遮挡、姿态等)以及成像实时环境的多变性(如光照明暗、成像角度等)等因素影响,使得人脸识别成为一项极具挑战性的工作。如何让计算机模拟人类认知,通过较少的信息实现人脸重构,最终实现智能识别得到较好的识别效果是一项具有深远意义的研究工作。本文针对人类对人脸的认知过程,围绕如何表征人脸全局结构和局部特征,以及以何种方式实现人脸模式分类展开了研究:首先,对人脸认知相关研究内容进行深入考察,将人脸特征归结于全局结构和局部特征,并就其特点进行科学的分析,提出相应的特征提取方案。实验结果表明,用LDA提取其全局结构特征,2DPCA提取人脸分割子块的局部特征是合理的。其次,在综合分析计算机图像处理和人脸识别相关算法的基础之上,,模拟人类人脸认知过程,提出了一种基于全局结构和局部统计特征的人脸识别方法,将整个识别过程分成两步进行:首先利用全局结构进行初步识别,挑选出相似人脸类别;其次利用局部特征对待识别样本和挑选出的相似类别人脸精确识别,得到其确切类别。其中,第二步目的在于对相似人脸进行确认判断,故采用模糊k近邻方法以最大隶属度原则得到。实验结果表明,本文所提出的方法对于姿态变化、光照变化、部分遮挡情况下的人脸识别具有较强鲁棒性,模糊k近邻方法在此处的应用具有较强切合性,验证了计算机人脸识别模拟人类认知过程具有现实意义。关键词:人脸识别,人脸认知,全局结构,局部特征,线性鉴别分析,二维主元分析AbstractDuetovariousapplicationsinareasofpersonalverification,surveillancesystemsandSOon,facerecognitionhasdrawnmuchattention,,facerecognitionisaverychallengingwork,plexityoffacethemselves(,glasses,hair,orposeandSOon)andthediversityofthereal—,,reconstructthefacethroughlesserinformation,andrealizetheintelligencerecognitionisafar—,thispaperisfocusingonstudiesabouthowtopresenttheglobalconfigurationandlocalfeature,,accordingtotheresearchofthefacecognition,then,