基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究.doc

基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展

分类号:TP391.4单位代码:，0422
学号:0591.0么就沙23一
功菜六一了
硕士学位论文
Sh.ndo.gUolver， ityMaster’ 5Thesi乌
论文题目:基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究
作者姓名
专业
指导教师姓名
专业技术职务
李永在
信号与信息处理
王洪君教授
2以打年4月20日，、司幼.亡口
7丁尖.不万:冲考亏l，。单位代码 :10422
学号，砖勺一“·补;
馨功第另蓉
硕士学位论文
   ShandongUniversityMaster， 5ThesiS
论文题目:为小潞烤竹孚主赊竹‘义帐‘劝宾
作者姓名_
专业.
指导教师姓名
专业技术职务
瓜
会脸方限炙石卜
主;复君椒报
、~、年‘闪/年月加日原创性声明
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论文作者签名:日期:丛旦又至_加
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论文作者签名:导师签名:期:沙0/、少、么山东大学硕士学位论文
目录
摘要.
ABSTRACT
第一章
 1.1
绪论
引言二
LZ人脸识别..........................……
1.2.1人脸识别的研究内容...........……
1.2.2人脸识别研究发展回顾.........……
1.2.3人脸识别的应用...............……
1.3主成分分析(PCA)在人脸识别中的应用背景.
第二章人脸图像预处理......……、.......……
2.1概述 ..............................……
2.2人脸图像库........................……
2.3人脸预处理算法....................……
 2.3.1几何校正.....................……
 2.3.2人脸定位.....................……
2.3.3直方图均衡化及修正...........……
2.3.4像素灰度值归一化............……
2.4应用小波变换进行图像处理..........……
第三章基于PCA的人脸识别................……
3.1引言..............................……
3.2离散K一L变换......................……
3.3判别信息的提取....................……
3.4基于特征脸方法的人脸识别..........……
 3.5PCA人脸识别算法总结..............……
第四章实验仿真结果及讨论................……
.11
.12
…14
…14
.14
.15
.16
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只门了︶11 Q1111白
…
.27
.27
.27
.34
二35
二38山东大学硕士学位论文
4.1概述...................................................……40
nUj斗︸4.2原型系统流程图……
一4.3实验仿真...........·····……
4.4结果讨论…
4.5进一步的工作
第五章结束语
......................................……，.…44
...........................................……45
...................……，.................……46
5.1本文总结…，................……，....................……46
5.2人脸识别技术展望....................……，............……47
参考文献...................................................……4S
致谢....................................................……，…51山东大学硕士学位论文
摘要
随着社会的发展，社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由
于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份
验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，
它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。从而，人脸识别吸引了越来
越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注，成为模式识别、图像处理等学科
的研究热点。
人脸识别技术广泛应用在公共安全、信息安全等方面。当光照条件变化时，
人脸面部发生很大变化，减弱人脸面部的特征信息。所以，在实际的人脸识别系
统中，由于环境光照条件的不稳定、难确定，使得人脸识别率急剧下降。光照问
题是影响人脸识别的一个因素，如何解决光照变化问题是人脸识别研究中的一个
难点。目前，解决光照问题的预处理方法主要有两大类:基于图像处理技术的方法
和基于模型的方法。本文在解决人脸识别中的光照问题采用基于图像处理技术的
方法，即对人脸图像进行光照补偿预处理，减少光照对人脸的影响。
人脸识别技术最早提出可以追溯到1888年，虽然有众多科学研究人员潜心研
究多年，也做出了许多的成果，但是由于人脸识别问题自身的复杂性，使得该技
术仍旧有很多关键性的问题需要解决。论文首先介绍了人脸识别的背景、研究范
围以及方法，对人脸识别领域的一些理论方法作了总体的介绍。本文中所采用的
人脸识别方法是比较经典的主成分分析   (pCAprineipleComponentAnalysis)。
主要工作包括:
(l)结合BioID、YALE人脸库对人脸识别的预处理方法作了较为详细的介绍。
预处理的方法包括几何校正、直方图均衡化、像素灰度值归一化。然后，使用小
波变换对人脸图像进行分解、提取低频子带，并做出实验仿真。
(2)介绍了PCA人脸识别的方法，对传统的PCA算法进行改进，降低了运算复
杂度，提高了识别率和抗噪声性能。
(3)实现了一个基于小波分析和主成分分析(PCA)的人脸检测识别原型系统。
关键词:模式识别，人脸识别，预处理，主成分分析，小波变换山东大学硕士学位论文
ABSTRACT
     AsthedeveloPmentofthesoeiety，     thereareinereasingdemandsinautomatic
         identitycertifieation.Sineesomebiologicaleharacteristiesareintrinsieandstablefor
       PeoPIeandarestronglydifferentfromeachothers，      theyaretheidealbasisofidentity
   eertifieation.Atthesametime，       amongallthebiologicaleharacteristiesofhumanbeings，
         thecharacteristicsoffacearethemostdirecttoolswhichare创   endlyandconvenientand
      eaneasilybeaccePtedbytheusers.Thus，      ithasreeeivedeonsiderableattentionfromboth
     eomPutervisionandsignalProeessingeolnlnunities，    andbecomeattractiVeinPauern
   reeognitionandimageProcessing.
            FaeereeognitionteehniquehasbeenwidelyusedinmanyasPeetssuehasPublic
          securityandinformationsecurity.ChangesinlightingcanProdueelargevariabilityin
the叩         Pearaneeoffacesanddiminishtheeharacterinformationoffaees.Therefore，due
      toehangesoftheenvironmentilluminationeonditions，    thefacereeognitionratesuddenly
        droPsintheactualsystem.IlluminationProblem15oneoffactorsofaffeetingthe俪e
 recognition.Howto即         countforvariableilluminationProblem15thediffieultiesofthe
    researehoffacerecognition.AtPresent，       theWaysofsolvingtheilluminationProblemcan
  beelassifiedinto。刀  0categories:theimaged一    asedProeessingaPProachandthe
model一  basedaPProach.Theimaged一ased即      ProachesareadoPtedtodealwithillumination
   Probleminthethesis.
             TeehniquesforfacerecognitionwereProPosedbyFraneisGaltonasearlyas1888.
             InrecentyearseonsiderableProgresshasbeenmadeintheareaoffacereeognition.
However，            therearestillsomeessentialProblemstobeunsolvedduetothecomPlexity
            offaeereeognition.1madesomeresearehesforthefaeereeognitioninthethesis.First，
    thethesisintroducesthebaekground，       researehscoPeandtheresearehwaysofface
          reeognition:afterthatsomethetheorymethodsareintroducedtotally.ThisthesisadoPts
     theverytyPiealPCA(PrineiPleComPonentAnalysis)way.
    Themainworksarefollowingas:
           (l)PreProcessingWaysoffaeereeognitionareintrodueedindetailbyBioIDand
  YALEfaeedatabase，  whichinelude:geometricnormaliZation， histogramequalization，
  Pixelgradationnormalization.Then，        1makethedeeomPositionforthefaceimagesand
    extractthelowfrequeneySub一band，    andmakethesimulationexPeriment.
         (2)ThePCAfacereeognitionway15detailed.Atthesametime， thetraditional
    PCA15madetheimProvement，      whiehdroPsoPerationaleomPlexityandimProvesthe
     reeognitionrateandresistancenoisePerformance.
           (3)ThethesisimPlementedaPrototyPesystemoffaeereeognitiononbasisof
   waveletanalysisandPCA.
 Keywords:patternRecognition， FaceRecognition，preprocessing，pCA，Wavelet
Analysis山东大学硕士学位论文
第一章绪论
概述
在现代社会中，对个人身份鉴别的需求可以说是无处不在，并且与日俱增，
例如某人是否有权进入安全区域(安全系统)、是否有权进行特定交易等。目前，
用于个人身份鉴别主要依靠工D卡、密码等手段。与技术发展相伴而来的是，犯罪
分子伪造假证件的手段越来越高明，诸如假身份证、假工作证、假文凭等不时出
现，影响了正常的社会秩序;在信息业界中，黑客攻击、破译计算机口令等现象
也时有发生。目前广泛使用的依靠证件、口令等传统方法确认个人身份的技术面
临着巨大挑战。基于人体生物特征识别技术(BiometriCS)的个人身份鉴别系统，
由于使用了人体本身所固有的生物特征，是与传统方法完全不同的崭新技术，具
有更好的安全性、可靠性和有效性，越来越受到人们的重视，开始进入我们社会