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文檔簡介
1、 人臉識別一直以來是人工智能和模式識別等重要領域中的活躍研究課題，在圖像處理、機器學習與計算機視覺等領域也取得了重要成果。并被廣泛應用于公安系統(tǒng)、政府部門、商業(yè)、圖書檢索系統(tǒng)、刑事識別、人機交互等領域。本文在系統(tǒng)研究了人臉識別技術，包括人臉圖像預處理與檢測定位、特征提取方法和基于BP神經網絡的人臉識別方法后，提出了結合Gabor小波+PCA和BP神經網絡技術的人臉識別方法。
本文首先分別對 Gabor 小波變換和 PCA
2、的特點進行分析，由于經過二維 Gabor 小波變換后，人臉圖像的特征維數(shù)太高，而且其識別時間無法滿足實時性要求，因此，本文將 Gabor 小波變換和 PCA 方法結合起來，首先將人臉庫當中的圖像進行預處理、檢測定位、下采樣處理等，將經下采樣處理后的人臉圖像與 Gabor小波作卷積運算，提取出來自每幅圖像的不同方向和尺度的40個Gabor小波特征，然后利用PCA技術對上述經Gabor小波變換的圖像進行降維，最后使用基于BP神經網絡的分類器
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