针对Gabor小波变换的人脸识别分析研究.pdf

!:0、㈨IJrlJillmaticsY1841FaceRecognitionBasedonGaborWavelet一lranSlormbyLiuGuoyongSupervisor:ProfessorZhangXiangdeNortheasternUniversityJuly2008独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其它人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示感谢。学位论文作者签名:铡阂日飙挪d乡学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:鬻铡爹K茹搿半年口一年甲一年半口两年口东北大学硕士学位论文摘要基于Gabor小波变换的人脸识别算法研究摘要人脸识别是身份认证最主要的方法之一,是应用数学、模式识别和人工智能的研究热点。本文采用Gabor小波变换来研究人脸识别算法。在人脸识别系统中,用柬图来定位待识别人脸的特征点。其中束图的定义如下:选取人脸每个局部特征点的多个不同类型的GaborJets,每个局部特征点对应的这些GaborJets称为一个束,用不同类型人脸图的边组成的网格结构的平均网格来表示人脸几何的特征,这样的数据结构称为人脸束图。为了计算两张人脸图像的相似度,算法首先找到人脸图像特征点的位置,比如说眼睛,鼻子,嘴巴等。然后在这些特征点上用Gabor小波做卷积,提取GaborJets(也就是卷积值),且用这些提取出的GaborJets和特征点位置信息来构***脸图。每张图像由一个人脸图来表示。两张图像的相似度是对应人脸图中特征点位置信息和GaborJets信息的的函数。本论文的主要工作如下:1第一章扼要概括总结了当前常用的人脸识别理论方法,且对人脸识别的研究现状和技术发展进行了论述。2第二章研究了二维Gabord、波变换及其在识别应用中的响应特征。二维Gabord,波变换是通过计算一组二维Gabor滤波器与图像上给定位置附近区域像素灰度值的卷积来实现的。3第三章讨论了人脸图像的预处理。人脸图像的预处理就是将由图像设备采集到的人脸图像调整成规范化的图像。4第四章详细分析了人脸识别的特征点定位以及算法实现的基本过程,对其中的相似度以及匹配函数进行了分析。5第五章的数值试验结果表明本文的算法是有效的。关键字:Gabord,波;人脸识别;图像处理;束图;,andistheresearchfocusinappliedmathematics、,whichisdescribedas"choosemanydifferentGaborjetsofeverylandmarkinnovelimage,,thealgorithmfirstfindslandmarklocationsontheimagesthatcorrespondtofacialfeaturessuchaStheeyes,nose,,whichisuse