基于PCA和傅里葉變換的眉毛識別方法研究.pdf

1、隨著微電子、計算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們對以身份鑒別為基礎(chǔ)的信息安全技術(shù)的要求越來越高。傳統(tǒng)的身份鑒別方法，如ID卡(身份證、工作證、智能卡、儲蓄卡等)和密碼等，存在攜帶不便、容易遺失，或者由于使用過多或不當(dāng)而損壞、不可讀和密碼易被破解等諸多問題，而生物特征識別技術(shù)能夠較好地克服傳統(tǒng)身份鑒別方法的缺點(diǎn)，因此逐步受到重視。現(xiàn)有的生物特征識別技術(shù)，包括指紋識別、虹膜識別、人臉識別等，雖已達(dá)到較好的識別效果，但仍有必要進(jìn)行新的生物特征識別技術(shù)

2、的研究。在探索和研究生物特征識別技術(shù)時，首要的問題是選擇何種生物特征進(jìn)行識別。用于身份鑒別的生物特征通常應(yīng)該具備普遍性、唯一性、穩(wěn)定性和可采集性，如：人臉，指紋等。由于人類的眉毛也大致具備這些特性，所以也可能被用于身份鑒別的研究。本文主要討論如何利用主成分分析(PCA)和傅里葉變換進(jìn)行眉毛識別，從而驗證眉毛識別的可行性和有效性。 論文首先綜述了主成分分析(PCA)和傅里葉變換的基本原理，然后在32人的小規(guī)模眉毛圖像數(shù)據(jù)庫中對純眉

3、毛圖像進(jìn)行了手工圈選和計算機(jī)輔助生成，最后利用純眉毛圖像進(jìn)行了基于PCA的眉毛識別方法、基于傅里葉變換的眉毛識別方法、傅里葉變換和PCA相結(jié)合的眉毛識別方法的研究實驗，具體描述如下： (1)基于主成分分析(PCA)的眉毛識別。該方法首先把眉毛圖像轉(zhuǎn)換為行連接向量，然后通過PCA對訓(xùn)練集純眉毛圖像構(gòu)建的行連接向量集進(jìn)行計算，得到特征模板，最后依據(jù)此模板進(jìn)行眉毛識別。該方法實現(xiàn)的具體步驟為：眉毛圖像預(yù)處理；訓(xùn)練圖像行連接向量集的生成

4、；基于PCA的特征眉毛子空間的計算；將訓(xùn)練眉毛圖像投影到特征眉毛子空間，得到眉毛類平均特征模板；眉毛識別的過程。本文的實驗結(jié)果表明，基于主成分分析的眉毛識別方法的識別率最高達(dá)到60.00％。 (2)基于傅里葉變換的眉毛識別。該方法通過傅里葉變換把眉毛圖像轉(zhuǎn)換為2維頻譜矩陣來生成用于識別的特征模板，進(jìn)行眉毛識別。本文的實驗結(jié)果表明，基于傅里葉變換的眉毛識別方法的識別率最高達(dá)到90.63％。 (3)傅里葉變換和PCA相結(jié)合的