文档介绍：武多凄理歹大穿分类号——学位论文堕旦△学位授予单位盛垫墨三盘堂学位授予日期基王垄圭垂金堑盘塾金垄里ɡ萋鉴丕』金盘盟厶脸丛丕』盟寇奎壁⋯.扬态职称塾撞学位谴±王虹圈盘巫选笙竖题英文研究生姓名姓名指导教师申请学位级别论文提交日期论文答辩日期答辩委员会主席评阅人密学校代码垒窆目盟硕士级.
导师┟:渺期如№.缓搬签名:么丝∥∥景取А研究生┟:名独创性声明学位论文使用授权书日期:盘茫篺本人声明,所呈交的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。尽我所知,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,也不包含为获得武汉理工大学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已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。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,即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文,并向社会公众提供信息服务。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑夕‘
摘要随着科技的发展和社会的进步,生物识别技术在科研领域得到了广泛的关注。人脸识别作为一种重要的生物特征识别方式,与指纹、虹膜等识别方式相比,更加友好、自然、便捷,是当前研究的热点之一。人脸识别能够快速有效地进行身份甄别,因此在当今社会得到了许多实际的应用,比如人脸识别系统为大型活动的安保工作提供了强有力的支持,包括机场安检,对场馆、设施的管理,对参与人员的身份鉴别,以及准确的辨认恐怖分子和其他犯罪分子等等。人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像,从中提取有效信息来进行身份辨认和识别的一项技术,它涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学等诸多学科的知识。虽然人脸识别有许多优点,但由于人脸识别的相关理论还待进一步的完善,且人脸识别会受到面部表情、光照条件、行为姿态、饰物遮挡等多种因素的影响,人脸识别技术的性能还有待提高。本文重点介绍了核方法在人脸识别中的应用,因为传统的人脸识别方法,比如、榷际窍咝缘呐斜鸱椒ǎ窃谑导是榭鲋校芏辔侍都不是线性可分的,由于核技巧在支持向量机中的成功运用,因此,可以将核方法与传统的人脸识别算法相结合产生基于核技巧的人脸识别方法,通过适当的非线性映射将线性不可分的原始样本变换到某一线性可分的高维特征空间中,这种非线性映射是通过定义适当的内积函数实现的。本文主要采用主成分分析方法、核主成分分析方法以及融合核线性判别的分析方法,对典型的人脸数据库腥肆惩枷竦氖侗鹧芯浚ü变换、构建特征子空间、图像集投影、特征提取以及图像识别等步骤进行人脸识别。实验发现,核函数参数的选取对于识别结果有着一定的影响;论文将以上三种人脸识别算法进行比较,发现融合核方法的人脸识别算法,由于使用了非线性判别且对特征提取方法进行了有机组合,使得识别率有了很大的提高。本文使用平台对人脸识别过程进行了仿真实验,采用不同的识别算法对人脸数据库中的人脸图像进行识别;同时利用中的能实现图形用户界面故笛楣毯褪笛榻峁芄坏玫礁惫酆透逦演示。关键字:人脸识别模式识别特征提取核函数武汉理工大学硕士学位论文一ā!薄⋯⋯一“~⋯“一
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目录第乱浴课题研究背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本课题国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。本文研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。论文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第氯肆呈侗鸱椒ǖ难芯俊人脸识别技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于核函数的人脸识别技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯∪.嗬牒难∪和椒ǖ谋冉稀基于的人脸识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯人脸识别算法的原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..人脸识别算法的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.武汉理工大学硕士学位论文.
实验与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯