黑龍江省醫(yī)院門禁系統(tǒng)人臉識別技術(shù)的研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)一直以來都是模式識別和人工智能研究的重點。在各種各樣的基于生物特征的識別技術(shù)中，人臉識別中占有非常重要的的地位。它現(xiàn)在已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在訪問控制、司法應(yīng)用、電子商務(wù)和視頻監(jiān)控等領(lǐng)域。人臉識別的核心就是能夠提取有效的人臉特征，其準(zhǔn)確與否直接影響到分類的效果、速度和識別性能。
　　 本文主要設(shè)計了醫(yī)院的人臉識別門禁系統(tǒng)，從硬件和軟件的設(shè)計兩個方面進行了研究。本文的設(shè)計是基于Linux嵌入式系統(tǒng)的，將前端視頻采集和人臉檢測功

2、能在ARM上實現(xiàn)，之后將圖片發(fā)送到后臺PC機中完成人臉識別過程。前端的嵌入式平臺微處理器的存儲空間和運算速度限制，嵌入式開發(fā)平臺無法完成分類器的訓(xùn)練，因此我們利用的是在PC機上訓(xùn)練生成的人臉檢測分類器。
　　 本文還討論了人臉識別的一些有效算法：基于Gabor小波變換的人臉特征提取算法。通過一系列的實驗對比，結(jié)果證明，Gabor變換比傅里葉變換能夠更加有效的提取人臉特征。并且，Gabor小波變換也有其快速算法，促使其應(yīng)用和發(fā)展的

3、范圍大大拓寬。PCA算法在人臉識別中，是一個非常經(jīng)典的方法。它主要基于圖像的代數(shù)特征?！疤卣髂槨彼惴ň褪荘CA算法在人臉識別中得一個具體應(yīng)用。本文研究了該算法的組成特征投影空間的特征值選擇、距離測度方法以及訓(xùn)練樣本的選擇等問題。
　　 我們在此基礎(chǔ)上，提出了基于Gabor和PCA融合的方法進行人臉識別。首先對人臉進行Gabor小波變換，然后用PCA方法降低Gabor特征向量的維數(shù)。實驗表明該方法優(yōu)于單純采用PCA的方法，得到了更