文档介绍：硕士学位论文M. D. Thesis人脸识别系统的设计与实现Design and Implementation of Face Recognition System袁立Yuan li二○一四年六月万方数据郑重声明本人的学位论文是在导师指导下独立撰写并完成的,学位论文没有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权行为,否则,本人愿意承担由此而产生的法律责任和法律后果,特此郑重声明。学位论文作者(签名):年月日万方数据学位论文使用授权书本论文作者完全了解学校关于保存、使用学位论文的管理办法及规定,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,接受社会监督。本人授权西北师范大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国硕士学位论文全文数据库》进行信息服务,也可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存或汇编本学位论文。本论文提交□当年/□一年/□两年/□三年以后,同意发布。若不选填则视为一年以后同意发布。注:保密学位论文,在解密后适用于本授权书。作者签名:导师签名:年月日万方数据西北师范大学研究生学位论文作者信息论文题目人脸识别系统的设计与实现姓名袁立学号2012221381专业名称电子与通信工程答辩日期联系电话**********E_mailxiangfei010919@通信地址(邮编):甘肃省兰州市安宁区安宁西路西北师范大学新校区研究生公寓4号楼730000备注:万方数据西北师范大学硕士学位论文I摘要利用人脸特征信息进行身份识别比虹膜识别、指纹识别等其他生物识别技术信息量丰富、界面友好、不易被盗用,更自然、直接等优点,更易被用户接受。最近几年,随着计算机技术的飞速发展,人脸识别系统应用广泛:出入管理系统、门禁考勤系统、监控管理系统、公安罪犯追逃报警系统等,极具市场前景。本文设计实现的人脸识别系统共分为六个模块:图像采集模块、人脸检测模块、图像预处理模块、特征提取模块、设计分类器模块及识别模块。依据各模块的实验结果在win 7系统平台上使用matlab开发软件,设计实现了人脸识别的功能。本文先概述了人脸识别的研究背景、基础知识及常用的识别方法,包括基于特征脸的识别方法、基于隐马尔可夫模型的识别方法、基于支持向量机的识别方法、基于稀疏表示的识别方法和三维人脸识别方法。其次对图像预处理和人脸检测模块进行了详细的探讨,介绍了常用的图像预处理方法包括图像灰度化、图像去噪、图像灰度归一化及几何归一化,并给出了实验结果。人脸检测部分分为基于肤色模型和基于Adaboost的人脸检测,这两种方法速度快、实时性好且具有互补性。在YCbCr彩色空间建立肤色的椭圆模型,用自动变换大小的矩形框标记人脸区域。基于Adaboost的人脸检测通过多分类器级联结构实现,并比较分析了实验结果。紧接着在特征提取部分,本文采用了基于PCA的特征提取。特征脸人脸识别算法用PCA进行特征降维,先对人脸图像进行向量化操作,将人脸图像看做一组随机向量,通过PCA得到一组特征图像,那么任意给定的人脸图像都能近似为这组特征图像的线性组合,组合的系数用来表征人类的特征系数。然后设计分类器,表示人脸图像的特征向量需要用分类器依靠提取的特征向量进行分类识别。本文比较了最近邻分类器和支持向量机(SVM)分类器,并在ORL人脸库做了对比试验,结果表明支持向量机的分类效果优于最近邻分类器。因此本文选择了采用了“1-1”策略的、使用径向基(RBF)核函数的支持向量机最后给出了人脸识别原型系统的设计方案。关键字:人脸检测;人脸识别;PCA;SVM万方数据人脸识别系统的设计与实现IIAbstractThe identification with humancharacteristic information is more natural、direct than iris recognition fingerprint identification, andany other biometric technology,it has rich information, friendly interface, hardto be stolen, etc., more easily accepted by recent years with the rapid development puter technology, face recognition systems with great market prospect are widely used: access control system, attendance system, monitoring and management system