基于pca的人臉識別(已修改)
2025-07-02 12:33 本頁面
【正文】 基于PCA的人臉識別陳哲盼（華北電力大學 自動化系，河北 保定071003）摘要：人臉識別技術(shù)，作為目前模式識別領(lǐng)域研究的熱點也是難點之一，其最早提出可以追溯到1888年[1]。然而，到目前為止，由于人臉識別問題自身的復(fù)雜性，使得雖然有眾多科學研究人員潛心研究多年，也做出了許多的成果，但離徹底解決并達到實用，仍舊有很多關(guān)鍵性的問題需要解決。本文結(jié)合研究生階段參與教研室的科研項目，對人臉識別做了一定的研究。論文首先介紹了人臉識別的背景、研究范圍以及方法，對人臉識別領(lǐng)域的一些理論方法作了總體的介紹。本文中所采用的人臉識別方法是比較經(jīng)典的PCA(Principle Component Analysis，主成分分析)[26]。關(guān)鍵詞：人臉識別，主成分分析，PCA，特征臉PCAbased face recognitionCHEN Zhepan(Department of Automation North China Electric Power University, Baoding 071003 China)Abstract:Techniques for face recognition were proposed by Francis Galton as early as 1888[1]In recent years considerable progress has been made in the area of face recognition：Through the development of techniques like Eigenfaces puters can now outperform humans in many face recognition tasks，particularly those in which large databases of faces must be searched．Whilst these methods performs extremely well under constrained conditions，the problem of face recognition under gross variations remains largely unsolved．This thesis details the PCA(Principle Component Analysis)algorithm and the development of a realtime face recognition system aimed to operate in constrained environmentsKeywords：face recognition,principle ponent analysis,PCA, Eigenfaces 0 引言隨著社會的不斷發(fā)展進步以及各方面對快速有效的身份識別技術(shù)的迫切需求，生物特征識別技術(shù)在最近十年中得到了很快的發(fā)展。生物特征識別技術(shù)是為了驗證身份而采用自動測量技術(shù)對身體的特征或個人行為特點進行采集處理，并將采集的特征或特點與模板進行比較，從而完成身份驗證的一種解決方案。由于生物特征識別技術(shù)利用人本身所具有的特征(如指紋、虹膜、人臉等)進行身份認證，因而它比傳統(tǒng)的根據(jù)人所攜帶物品(如身份證)和你所記憶的內(nèi)容(如賬號和密碼)更加安全和可靠。我們有理由相信生物特征識別技術(shù)將使人們的生活方式產(chǎn)生重大的變化[7]。人臉識別是生物特征識別技術(shù)的一種，它也是人們生活中最常用的一種身份認證手段，同時它也是當前最熱門的模式識別研究課題之一。通過人臉我們可以判定許多信息:性別、種族、大致年齡及表情等。與其它的生物特征識別技術(shù)相比，人臉識別在采集特征時不需要與采集對象進行直接接觸，因此人們不會產(chǎn)生排斥的心理，所以人臉識別可以成為一種最友好的身份認證技術(shù)。人臉識別應(yīng)用前景廣泛，可用于公安機關(guān)罪犯身份的認證，檔案管理，銀行的監(jiān)控系統(tǒng)，入口控制等。人臉識別對于我們?nèi)祟惗允且患浅：唵蔚膯栴}，但人臉識別的機制實際上是非常復(fù)雜的。人臉識別的課題涉及到計算機視覺、圖像處理、機器學習、模式識別等很多方面的知識[8]。近年來人臉識別技術(shù)己經(jīng)取得了很大發(fā)展，產(chǎn)生了很多新穎的方法，一些人臉識別系統(tǒng)也己經(jīng)投入市場。但還有很多的因素制約著它的發(fā)展，人臉識別的魯棒性受人臉自身和環(huán)境的復(fù)雜性，如表情、姿態(tài)、光照變化的影響很大。所以它仍是目前一項非常具有挑戰(zhàn)性的研究課題。1 人臉特征提取與識別方法人臉識別本質(zhì)上是三維塑性物體二維投影圖像的匹配問題，它的困難體現(xiàn)在：(1)人臉塑性交形(如表情等)的不確定性；(2)人臉模式的多樣性(如胡須，發(fā)型，眼鏡，化妝等)；(3)圖像獲取過程中的不確定性(如光照的強度，光源方向等)。識別人臉主要依據(jù)人臉上的特征，也就是說依據(jù)那些在不同個體之間存在較大差異而對于同一個人則比較穩(wěn)定的度量。由于人臉變化復(fù)雜，因此特征表述和特征提取十分困難。在對人臉圖像進行特征提取和分類之前一般需要做幾何歸一化和灰度歸一化。幾何歸一化是指根據(jù)人臉定位結(jié)果將圖像中人臉變換到同一位置和同樣大小，灰度歸一化是指對圖像進行光照補償?shù)忍幚恚庹昭a償能夠一定程度地克服光照變換的影響而提高識別率[9]。關(guān)于人臉特征提取和識別的方法可概述如下：基于幾何特征的方法：人臉由眼睛，鼻子，嘴巴，下巴等部件構(gòu)成，正因為這些部件的形狀，大小和結(jié)構(gòu)上的各種差異才使得世界上由這些每個人臉千差萬別，因此對這些部件的形狀和結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可以做為人臉識別的重要特征?；趨?shù)的人臉表示可以實現(xiàn)對人臉顯著特征的一個高效描述，但它需要大量的前處理和精細的參數(shù)選擇。同時，采用一般幾何特征只描述了部件的基本形狀與結(jié)構(gòu)關(guān)
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