毕业论文（设计）基于人脸局部特征的识别—人脸Gabor特征的提取.docx

摘要
作为当今最热门的生物识别技术之一,人脸识别技术越来越受到人们的重视,在整个人脸识别技术过程中,最关键的一步就是人脸特征的提取。文中首先简单介绍了人脸识别技术的发展历史和两种不同思想的基于人脸局部和全局的人脸特征提取方法。其次讨论了Gabor变换小波的数学原理以及Gabor滤波器的参数选择,在MATLAB软件上编程并进行仿真实验,验证了该方法的可行性。最后介绍了特征提取后人脸识别的过程。
关键词:人脸识别;Gabor小波;Gabor滤波器;人脸局部特征提取
Abstract
Face recognition is one of the most popular biometrics in these days. Features extraction is one of the most important step in the face recognition. This paper first introduces the development history, research content and two facial features of face recognition And then, the mathematical principle of Gabor transform wavelet and the parameter selection of Gabor filter are studied, and the simulation experiment of face feature extraction is carried out using MATLAB software to verify the feasibility of this method. Finally the face recognition after feature extraction is introduced.
Key word:Face recognition; Gabor wavelet; Gabor filter; Facial Feature Extraction
目录
摘要 I
Abstract II
目录 III
第一章绪论 1
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2
3
第二章人脸识别技术 4
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5
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6
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第三章基于Gabor变换的特征提取 9
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Gabor小波变换的定义 9
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第四章基于Gabor变换的人脸特征提取实验 15
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第五章总结展望 22
参考文献 23
致谢 23
附录 26
绪论

在现代生活中,人们越来越重视身份鉴定技术的发展。随着网络技术的不断发展,信息安全的重要性越来越突出,在生活中各个方面(如司法、保安、金融、网络传输等)都需要精准的身份鉴定。在社会发展的早期,主流身份鉴定技术主要有文字密码和ID卡(如信用卡、工作卡、身份证等)。但ID卡不方便携带、易丢失、或是由于使用不当、过于频繁造成损坏、密码被破解等。随着近年来电子网络信息的高速发展,不良分子破解密码伪造ID卡的手段越来越高明,以往的身份鉴定手段面临巨大挑战。因此,世界上各个国家在生物识别技术方面投入了大量的精力,使生物识别技术得到快速发展。
每个人的生物特征都是不同的,生物特征识别技术正是利用这一点,根据每个人不同的生物特征对人身份进行识别和鉴定。根据人体不同部位的特征,生物识别技术主要分为虹膜识别、语音识别、步态识别、人脸识别、以及融合多种生物特征的识别等。由于生物特征是根据每个人内在的属性和人体各部位的不同,因此具有较强的稳定性和差异性,是理想的身份鉴定依据。而由于人脸识别技术拥有自然性、隐蔽性、非接触性等特点,在身份鉴定方面,不仅方便快捷,而且直观性好,适应性强,因此得到人们的认可和广泛应用。相对于人体别的部位生物特征识别(如虹膜、掌纹等),人脸识别主要优势有:
人脸识别信息交互界面对用户十分友好,不需要用户和设备直接接触,不会在用户心理上造成抵触情绪[1]。并且人脸识别系统采集信息十分方便