自動(dòng)人臉識別關(guān)鍵算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、當(dāng)前人臉識別算法在理想狀況下已經(jīng)較為成熟,各種算法在識別正確率方面也已經(jīng)較為有效,但大都運(yùn)行時(shí)間效率較低,論文試圖在保證現(xiàn)有算法正確率的同時(shí),努力提高算法運(yùn)行效率。論文主要研究工作及取得成果如下:
　　1.論文研究了圖像處理基本理論,包括與人臉識別相關(guān)的Canny邊緣檢測、Hough變換、圖像旋轉(zhuǎn)變換等。在人臉圖像進(jìn)行Hough變換進(jìn)行眼睛定位時(shí),用半圓形Hough變換代替整圓形的變換,取得了很好的效果。
　　2.研究了Ad

2、aboost算法構(gòu)造級聯(lián)分類器,運(yùn)用人臉Haar特征進(jìn)行分類器訓(xùn)練及人臉檢測。對于類似人臉Haar特征的非人臉區(qū)域,該算法容易將其誤檢測為人臉區(qū)域,本文提出對其進(jìn)行基于YCbCr膚色檢測以剔除非人臉區(qū)域,并在此基礎(chǔ)上提出快速膚色檢測以節(jié)省時(shí)間,保證了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。
　　3.在提取人臉圖像特征中,采用Gabor小波進(jìn)行特征提取。對于特征數(shù)過多的問題,本文采用下采樣后進(jìn)行PCA降維的處理技術(shù),有效的降低了特征的維數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明,該方