基于Curvelet變換的嵌入式人臉識別算法研究.pdf

1、分類號：TP277密級：無學(xué)校代碼：10414學(xué)號：2009010971碩士研究生學(xué)位論文碩士研究生學(xué)位論文基于基于CurveletCurvelet變換的嵌入式人臉識別變換的嵌入式人臉識別算法算法研究研究ResearchofEmbeddedFaceRecognitionResearchofEmbeddedFaceRecognitionAlgithmsBasedonCurveletTransfmAlgithmsBasedonCurvele

2、tTransfm鄧方旗鄧方旗院所：計算機信息工程學(xué)院導(dǎo)師姓名：葉繼華教授學(xué)科專業(yè)：計算機科學(xué)與技術(shù)研究方向：嵌入式系統(tǒng)二○一二年四月I摘要美國“9.11”事件后，人們迫切需求一種快速有效的身份驗證技術(shù)以確保系統(tǒng)安全和公共安全，基于人臉識別的身份驗證方法的出現(xiàn)給人們帶來了希望。人臉識別比其它人體生物特征身份識別方法更直接、友好和方便，普遍為人們所接受。早期的人臉識別由于維度和數(shù)據(jù)較大只能運行于性能良好的PC機，但隨著人臉識別技術(shù)和嵌入式設(shè)

3、備（尤其是ARM設(shè)備）的發(fā)展，人臉識別技術(shù)亦能在嵌入式設(shè)備上實現(xiàn)。嵌入式設(shè)備具有方便攜帶、安裝快捷、機動性強等特點，在很多方面已取代了PC。本文所做人臉識別算法的研究及實現(xiàn)本文正是基于PXA270嵌入式開發(fā)板。小波變換具有良好的時空局部化能力，能較好的反映信號點奇異性，然而人臉識別時往往更關(guān)注人臉面部的邊緣輪廓及五官等曲線特征，曲波（Curvelet）變換支撐基具有“各向異性”，能較好地反映曲線“沿”邊緣方向特性，因而本文選用曲波變換對

4、人臉圖像進(jìn)行人臉特征提取。針對小波變換在人臉識別中的不足以及嵌入式設(shè)備資源的有限，本文研究了兩種嵌入式人臉識別算法——基于Curvelet與2DPCA的嵌入式人臉識別算法和基于Curvelet特征加權(quán)融合的嵌入式人臉識別算法?；贑urvelet與2DPCA的嵌入式人臉識別算法首先利用Curvelet變換提取包含人臉大部分能量的低頻系數(shù)，而后采用2DPCA方法對其進(jìn)行降維處理以降低特征維數(shù)和減少計算量，最后結(jié)合最近鄰分類器進(jìn)行分類以實現(xiàn)

5、人臉識別。為了突出曲波低頻部分對于人臉識別的貢獻(xiàn)，同時又不摒棄高頻部分的作用，本文提出了基于Curvelet特征加權(quán)融合的嵌入式人臉識別算法。首先采用Curvelet提取人臉圖像的不同尺度及不同方向的特征，對這些特征采用兩次2DPCA方法進(jìn)行降維處理；采用Fisherface算法思想分別計算不同尺度各個方向上局部特征的權(quán)值；先求得各尺度及方向的局部特征與人臉訓(xùn)練樣本的歐氏距離，而后對這些距離值加權(quán)融合為最終距離值，進(jìn)行分類決策以識別人臉

6、。由于人臉圖像維數(shù)數(shù)較大及ARM板資源的短缺，因而選擇在PC機上完成人臉分類器的訓(xùn)練過程，而后通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至ARM平臺實現(xiàn)嵌入式人臉識別。經(jīng)過L人臉庫和Yale人臉庫測試，本文所提出的嵌入式人臉識別算法運行效果良好，取得了良好的識別效果，縮短了識別時間，同時能有效降低光照條件和表情變化對人臉識別的影響，對于人臉識別研究和嵌入式系統(tǒng)開發(fā)具有一定的理論參考價值和借鑒意義。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：嵌入式人臉識別；ARM；Curvelet變換；2DPCA