基于人脸识别的图像预处理算法研究与实现_通信工程专业论文
发布时间：2015-01-24
来源：人大经济论坛
通信工程专业论文
目 录
引 言1
第1章 绪论2
1.1 课题背景2
1.2 人脸识别技术的研究意义2
1.2.1 富有挑战性的课题2
1.2.2 面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术2
1.2.3 面部感知系统的重要内容3
1.3 人脸识别的国内外发展概况3
1.3.1 国外发展概况4
1.3.2 国内的发展概况4
第2章 人脸图像预处理5
2.1 引言5
2.2 人脸图像库5
2.3 人脸的预处理算法6
2.3.1 图像归一化6
2.3.2 图像二值化9
2.4 光照补偿9
第3章 人脸图像的特征提取11
3.1 K-L变换11
3.2 奇异值分解(SVD)13
3.3 主特征提取的基本原理14
3.4 人脸图像的特征提取15
3.4.1 基于PCA的人脸特征提取原理16
3.4.2 人脸图像特征提取算法的实现18
3.5 眼睛定位过程19
3.5.1 彩色空间模型的选取20
3.5.2 光线补偿21
3.5.3 基于眼睛亮度值的膨胀22
3.5.4 眼睛的定位22
3.6 嘴和鼻子定位23
3.6.1 面部几何关系的应用24
3.6.2 鼻子定位24
3.6.3 嘴定位25
第4章 人脸图像预处理的理论实现27
4.1 图像的预处理初步实现27
4.2 面部特征的定位的理论实现28
结论与展望29
致 谢30
参考文献31
附录A：主要程序32
附录B：一篇引用的外文文献及译文34
附录C：重要参考文献题录40
摘要
人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
人脸识别的关键就是人脸图像预处理，预处理效果的好坏直接关系着人脸识别的结果。本文研究了一个基于PCA人脸识别的人脸图像预处理方法，采用PCA方法就是利用K-L变换和SVD得到正交基，然后根据主特征提取的原理，选取较大特征值对应的基向量。目前算法仅仅针对单人正面的图像，有很大的局限性。
本文所采用的方法，除了对算法的优化外，更加注重图像预处理的效果。
关键字：人脸识别；人脸预处理；光照补偿；K-L变换；面部特征定位
Research and Implementation Of Image Pre-processing Algorithm Based on Face Recognition
Abstract
Face recognition is important in surveillance and security, telecommunications, digital libraries , video meeting, and human-computer intelligent interactions. It has been a research focus of pattern recognition and artificial intelligence.
The important of face recognition is face image preprocessing. The pretreatment directly effect the results of the face recognition. In this paper, we study and implement a face image preprocessing method based on PCA. PCA use K-L transform and SVD to get orthogonal basis, and then according to the principles of the main feature extraction to select the larger eigenvalues of the corresponding vector-based. The current algorithm is only for the single positive face image and it have limitation.
The method in this paper uses algorithm optimization and the effects of image preprocessing to achieve the performance of the algorithm.
Keyword：Face recognition；Face pretreatment；Light compensating；K-L transform；Characteristics of position
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