基于静态灰度图像人脸识别算法的研究
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摘要
本文论述了人脸的计算机自动识别算法。系统采用了数字图像处理和模式识别等技术,首先对人脸进行锐化,二值化,平滑等处理,使人脸与背景部分分离开来,然后利用人脸的垂直积分投影和水平积分投影法进行人脸器官的定位。再采用PCA主元分析法进行人脸的特征提取,最后做出快速决策判断。
     在人脸的自动识别算法中,本系统对定位后的人脸图像做了几何标准化和灰度标准化操作,采用KL变换进行降维处理,提取出人脸图像矢量,与样本库中的特征样本进行匹配,选取最为匹配的人脸图像作为输出。系统的识别率在78%左右。
This paper discussed a algorithm which can automatically recognize the human face. This system combines image processing technology and pattern recognition technology. We use PCA algorithm to select features from human face.and realize the fast decision to the human face. We use sharping processing, binary processing, smoothing processing to separate the face from the background, and then we use Integration projection to realizes the precise location of the face.
    In this algorithm, the system makes geometry and grey standardize on the images located, then extracts the features base on the KL transformation, At last matches them with the feature samples in sample library and output the most suitable image. The recognition rate is about 78%
    He Mingzhong(Application of computer science) Directed by Prof. Wang Lingquang
引文
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