基于小波變換的手機(jī)人臉識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著手機(jī)硬件技術(shù)的提升和網(wǎng)絡(luò)的普及，手機(jī)日趨智能化，手機(jī)中存有大量個(gè)人信息和重要資料，因此很多人都設(shè)置密碼鎖來防止手機(jī)中的信息被他人竊取。人臉識(shí)別是一種新型的基于生物特征的密碼保護(hù)方式，它具有快捷、穩(wěn)定的特點(diǎn)，將人臉識(shí)別技術(shù)與智能手機(jī)結(jié)合起來進(jìn)行用戶身份驗(yàn)證也逐漸成為了研究熱點(diǎn)。
　　本文對人臉識(shí)別技術(shù)中的人臉檢測、人臉特征提取和特征匹配的相關(guān)方法進(jìn)行了分析與研究，并在iOS智能手機(jī)操作平臺(tái)上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)用于手機(jī)用戶身份識(shí)別驗(yàn)證

2、的人臉識(shí)別系統(tǒng)，主要研究內(nèi)容如下：
　?。?）針對人臉圖像存在背景復(fù)雜、光照條件多變等問題，將原始圖像進(jìn)行灰度變換、幾何歸一化、灰度均衡等圖像增強(qiáng)處理，由仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)，增強(qiáng)處理后的圖片效果優(yōu)于原始圖像；對基于膚色的人臉檢測方法進(jìn)行了研究，在YCbCr顏色空間中利用人臉膚色信息進(jìn)行人臉分割并篩選出人臉區(qū)域，通過實(shí)驗(yàn)得到了87.5％的正確檢測率，證明了該方法有較高的檢測率。
　　（2）研究經(jīng)典的Gabor小波變換特征提取方法，考

3、慮到移動(dòng)設(shè)備的存儲(chǔ)空間及運(yùn)算性能有限，復(fù)雜的識(shí)別算法會(huì)影響人臉識(shí)別效率，因此在Gabor小波基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。本文采用Gabor小波變換與主成分分析相結(jié)合的特征提取方法，有效減少了人臉特征提取過程中的矩陣運(yùn)算，并將該算法應(yīng)用于本文人臉識(shí)別系統(tǒng)，提高了系統(tǒng)的運(yùn)算性能。
　?。?）對iOS的系統(tǒng)架構(gòu)、開發(fā)語言、應(yīng)用程序組件及其生命周期進(jìn)行了介紹和分析，利用上述技術(shù)和算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)運(yùn)行在iOS操作系統(tǒng)上的手機(jī)人臉識(shí)別系統(tǒng)，并在iPho