【正文】 識別技術(shù)綜述 [J]. 中國圖象圖形學報 , 20xx, 5(11): 885894 [5] 邊肇淇，張學工 . 模式識別 (第二版 )[M]. 北京 : 清華大學出版社 , 20xx [6] 梁路宏 . 人臉檢測與跟蹤研究 [D]. 北京 : 清華大學 , 20xx [7] 余冰，金連甫，陳平 . 利用標準化 LDA 進行人臉識別 [J]. 計算機輔助設(shè)計與圖形學學報 , 20xx, 15(3): 302306 [8] 唐勇 . 人臉識別技術(shù)綜述 [J]. 硅谷 . 20xx, 10(9): 2930 [9] 丁晟，蔣曉瑜，汪熙 . 基于 LabVIEW 的圖像處理技術(shù)研究 [J]. 微計算機信息 . 20xx, 5(29): 204205 [10] 王敏，段黎明，朱國濤，李文輝 . 基于 的人臉識別仿真系統(tǒng)研究 [J]. 科學技術(shù)與工程 . 20xx, 6(20): 62246226 [11] 謝永林 . LDA 算法及其在人臉識別中的應(yīng)用 [J]. 計算機工程及應(yīng)用 . 20xx, 46(19): 189192 [12] M H Yang， D J Kriegman， N Ahuja. Detecting Faces in Images: A Survey[J]. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 20xx, 24(1): 3458 [13] AT amp。但是計算機自動人臉識別卻是一個高難度的課題，如何利用計算機進行快速、準確的人臉識別是圖像處理和模式識 別領(lǐng)域的研究熱點與難點。每個人有 10 幅臉部圖像共計 400 幅灰度圖像，圖像背景為黑色。 本文在 PCA 降維處理后的特征臉空間中選取 FLDA 作為分類算法而不是 LDA，其主要原因是 FLDA 方法引入了模糊技術(shù)，利用樣本隸屬度信息對類中心重新計算，能得到較 LDA 方法更好的類中心估計，反映在圖像上就是能更好的描述訓練圖像由于光照等不確定因素引起的變化，提高了整體算法的識別率。尤其人臉圖 像由于受到環(huán)境條件的影響較大，其表觀都會發(fā)生不同程度的變化。對矩陣B 使用 PCA 算法，求出 M 個單位正交特征向量 ? 和對應(yīng)的特征值 ? ，并將特征向量按照其對應(yīng)特征值大小降序排列。該類方法由于其計算量小、可分性好和描述能力強等優(yōu)點已成為人臉識別的主流方法之一。引入 bS ， WS 可以將 Fisher 線性判別函數(shù)寫成： ? ? T bT ww S wJw w S w? () 沈陽航空 航天大學 畢業(yè)設(shè)計（論文） 13 則基于 Fisher 線性判別函數(shù)的 Fisher 準則即為： ? ? a r g m a x T bopt T ww S wJw w S w??? ???? () 這個公式是數(shù)學物理中的廣義 Rayleigh 商。具體點說，就是先給定某個判別函數(shù)，然后利用樣本集確定判別函數(shù)中的未知參數(shù)。 主成分分析 主成分分析 （ Principal Component Analysis， PCA）是 一種統(tǒng)計方法，它對多變量表示 的 數(shù)據(jù)集合尋找盡可能少的正交矢量 來 表征數(shù)據(jù)信息特征。T 實驗室 創(chuàng)建，包含 40 個不同年齡、不同性別和不同種族的人。應(yīng)用 Maltab 軟件編寫程序進行人臉識別算法設(shè)計的實現(xiàn)，并在 Yale 人臉庫和 ORL 人臉庫中進行實驗仿真，求出識別率，繪制識別率曲線。視頻監(jiān)視系統(tǒng)采集的人臉經(jīng)過相關(guān)處理后與數(shù)沈陽航空 航天大學 畢業(yè)設(shè)計（論文） 5 據(jù)庫對比，若發(fā)現(xiàn)目標人物或危險個體則發(fā)出警報，這與人臉辨別有些類似，都是先采集人臉圖像，然后與數(shù)據(jù)庫中人臉圖像進行一對多的對比匹配，最終確定待測人臉的身份歸屬。 第三階段是真正的自動識別階段。 另外，對于人臉識別技術(shù)的研究也帶動了多門相關(guān)學科的相互促進和相互發(fā)展。過去的幾十年里，研究者嘗試利用計算機模仿人類識別人臉能力，提出了許多人臉識別的有效算法。應(yīng)用于 Yale 及 ORL 人臉庫的實驗結(jié)果表明，該算法具有較高的識別率。 關(guān)鍵詞 ： 人臉識別 ； 主成分分析 ； 模糊線性判別分析；特征臉 沈陽航空航天大學畢業(yè)設(shè)計（論文） III Face Recognition Algorithm based on Fuzzy linear discriminant analysis Abstract Face recognition technology is a kind of Biological recognition technology. With its immediacy, uniqueness and convenience, etc. It gets more and more widely used in terms of public security, customhouse, traffic, finance, video conference, the study on robot’s intelligence. Face recognition technology is a frontier topic in the field of pattern recognition. In the past few decades, the researchers tried to use a puter to imitate human39。盡管已經(jīng)取得很多進展，但到目前為止人臉識別仍然是一個難度很大的課題，識別算法只能 在用戶配合、條件理想、小規(guī)模的人臉庫上取得較好的識別效果。人臉識別作為典型的圖像模式分析、理解與分類計算問題，其研究面跨越了模式識別、圖像處理分析與理解、計算機視覺、人工智能、認知科 學、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)生理學、心理學等眾多的學科領(lǐng)域，并為這些學科領(lǐng)域創(chuàng)造新方法、驗證新理論和解釋新現(xiàn)象提供了良好的應(yīng)用平臺。上個世紀 90 年代起，計算機、數(shù)字圖象處理、模式識別等技術(shù)的發(fā)展和人類社會對人臉圖像自動識別系統(tǒng)的迫切需求推動了人臉識別技術(shù)的突破，多種基于計算機的全自動人臉識別系統(tǒng)開始問世。 隨著人臉識別技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，人臉識別的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)拥膹V闊?？偨Y(jié)此算法的特點。每個人有 10 幅臉部圖像共計 400 幅灰度圖像，圖像背景為黑色。 作為應(yīng)用十分廣泛的特征提取方法之一，已在模式識別、信號處理、數(shù)字圖像處理等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，主成分分析法的基本思想是 設(shè)法將原來眾多（比如 P 個 ） 具有一定相關(guān)性指標，重新組合成一組新的 互不相關(guān) 的 指標 來代替原來的指標。線性判別函數(shù)是一種較簡單的沈陽航空 航天大學 畢業(yè)設(shè)計（論文） 11 判別函數(shù)。為求得最優(yōu)鑒別向量，將 J 對 w 微分即得： ? ? ? ?? ?2 0TTT w b b wbTTw ww S w S w w S w S ww S wJw w S w w S w??????? ? ????? ?? () 需： ? ? ? ? 0TTw b b ww S w S w w S w S w?? () 設(shè) T bT ww S ww S w??，不難看出，使 J 達到極大的向量 w 必須滿足： bwS w S w?? () 很顯然這是一個求解廣義特征值的問題，若 wS 非奇異，則可得到一個一般特征值問題： 1wbS S w w?? ? () 我們把 1wbSS? 的特征向量稱為 Fisher 鑒別向量。 基于子空間分析方法的人臉識別算法主要有主成分分析，線性辨別分析，獨立成分分析和非負矩陣因子等，其中基于 PCA 的特征臉法在對高維圖像進行降維處理方面取得了很大的成效，并在特征提取的過程中依然保 持了數(shù)據(jù)原有的可分性，是子空間分析方法中的首選算法。特征臉 iq 定義如下： ? ?1 ,Mi l k ikq v u v A?? ? ? ? ?? 1,2, ,lM? () 其中 ? ?12, Tl l l lMv v v v? 是第 l 特征向量。如果在最開始的特征提取過程中就考慮到這些不確定因素并加以量化，那么算法的性能就會有一定的提高。 由 此可見， PCA+FLDA 的人臉識別算法是一種比較優(yōu)秀的算法，它既包含了 PCA算法能在均方誤差最小情況下對原始圖像進行降維重構(gòu)的優(yōu)點，又包含了 FLDA 算法優(yōu)秀的分類識別能力。其中人臉部分表情和細節(jié)均有變化，人臉姿態(tài)也有變化，人臉的尺寸也有最多 10%的變化。 特征提取是人臉識別中一個重要的環(huán)節(jié)。 T Laboratories Cambridge. The ORL Database of Faces[EB/OL]. 20xx [14] 趙宏偉 . 基于 PCA 針對表情變化的人臉識別技術(shù)研究 . 西安電子科技大學 , 20xx [15] 程云鵬 . 矩陣論 [M]. 西安 : 西北工業(yè)大學出版社 , 1989 [16] 李俊山，李旭輝 . 數(shù)字圖象處理 [M]. 北京 : 清華大學出版社 , 20xx 沈陽航空 航天大學 畢業(yè)設(shè)計（論文） 31 [17] 徐立中 . 數(shù)字圖像的智能信息處理 (第二版 )[M]. 北京 : 國防工業(yè)出版社 , 20xx [18] 雷英杰 . 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Man Machine Studies, 1989, 15: 137178 致 謝 在畢業(yè)設(shè)計論文完成之際，謹向在本次畢設(shè)中給予我?guī)椭?、指導、關(guān)心、支持和鼓勵我的老師、同學、朋友致以最誠摯的謝意！ 首先要感謝我的指導教師任艷老師，在我做畢業(yè)設(shè)計的過程中，無論是選題、方向把握、工作計劃的制定、相關(guān)文獻資源的提供，還是論文的撰寫與修改，無不傾注了任老師的汗水與心血。% * 。 最后，感謝大學四年一起生活和學習的同學、老師和朋友，是你們陪伴著我走過了最美好的這四年大學生活，青春在漸行漸遠，但在這輕舞飛揚般的青春里，有你們留給我的最美好的回憶，謝謝你們。 本文的工作重心就在于人臉圖像的特征提取上，大部分工作都是圍繞這一主題來進行的。 （ 2）從全部人臉圖像中隨機抽取每人 6 張，共計 240 張圖像作為訓練集。 整體算法結(jié)構(gòu)圖如下圖所示： 沈陽航空 航天大學 畢業(yè)設(shè)計（論文） 21 圖 PCA+FLDA 算法結(jié)構(gòu)圖 實驗仿真 由于圖像的本質(zhì)就是由若干像素點排列成點陣，因此圖像處理可以等同于矩陣計算。訓練樣本的隸屬度信息描述了樣本的分布信息，較好的反應(yīng)訓練圖像中由于光照、姿態(tài)等不確定因素引起的變化。通過 ()式即可將訓練集中的圖像投影到特征空間中： ? ? MkMnuqe nTknk ?????? ,2,1。 基于 PCA 的特征臉算法 主成份分析（ PCA）方法是模式識別領(lǐng)域里一種占有非常重要地位的特征提取方法。 分類器設(shè)計 分類器的設(shè)計是人臉識別系統(tǒng)設(shè)計過程中的一個重要環(huán)節(jié)。本文主要研究 Fisher 線性判別函數(shù)如何確定。 通常數(shù)學上的處理 方法 就是將原來 P 個指標作 線性組合 ，作為新的 綜合指標 。該庫是目前使用最廣泛的標準數(shù)據(jù)庫。 沈陽航空 航天大學 畢業(yè)設(shè)計（論文） 7 2 人臉識別基礎(chǔ) 人臉庫 在人臉識別技術(shù)的研究中，必不可少的資源之一是人臉數(shù)據(jù)庫。如果防盜門采用人臉識別系統(tǒng)來驗證戶主身份，人們將告別鑰匙；簽證、身份證等如果采用電子證件，人臉識別將會是必不可少的應(yīng)用之一 ；我國每年僅高考考生就近千萬，如果考生驗證系統(tǒng)采用人臉識別而不是傳統(tǒng)的紙張驗證，無論從安全、快捷、環(huán)保等任何一個角度來看都是一個極大的進步，屆時這個巨大的市場也將大大促進人臉識別技術(shù)的發(fā)展。在這之后，美國 LAU 公司研制出一個人臉圖像自動識別系統(tǒng)，這個系統(tǒng)是一個以正常人眼辨別其他人臉的原理，基于生物測量學、人像復原技術(shù)而開發(fā)的裝置，利用人臉的1242 個特征點，對人群中待尋找的人進行定量定性的識別，并已應(yīng)用在機場、車站等公共場所和重點控制地區(qū)。 人臉識別的發(fā)展史和應(yīng)用 發(fā)展歷史及發(fā)展現(xiàn)狀 人們從事人臉識別技術(shù)的研究歷史比較悠久。 人臉識別的研究背景和意義 人臉識別（ Face Recognit