局部特征分析面像識(shí)別算法的研究.pdf

1、信息安全科學(xué)在近幾十年以來(lái)一直備受矚目。隨著社會(huì)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速進(jìn)步，作為信息安全科學(xué)重要組成部分的身份驗(yàn)證技術(shù)面臨著嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。研究人員一直致力于尋找一種安全、便捷、快速的身份驗(yàn)證方法，以代替目前所使用的存在各種弊端的傳統(tǒng)方法。在這種需求的呼聲之中，以人體生物特征識(shí)別為基礎(chǔ)的身份驗(yàn)證方法應(yīng)運(yùn)而生。面像識(shí)別作為身份驗(yàn)證的方法，不但更安全、更便捷、成本更低，而且還具有隱蔽性、非強(qiáng)迫性等優(yōu)點(diǎn)，成為身份驗(yàn)證技術(shù)的重要研究方向。

2、r>　　 本文較系統(tǒng)地研究了局部特征分析(Local Feature Analysis，LFA)面像識(shí)別方法，主要包括面部圖像的標(biāo)準(zhǔn)化、局部特征的提取和根據(jù)局部特征的識(shí)別，其中局部特征的提取和識(shí)別是本文的重要研究部分。
　　 局部特征分析面像識(shí)別方法以Karhunen-Loeve變換為基礎(chǔ)，具有局部性、拓?fù)湫缘葍?yōu)點(diǎn)，克服了同樣以Karhunen-Loeve變換為基礎(chǔ)的主成分分析(Principal componentsanal

3、ysis，PCA)面像識(shí)別方法的致命弱點(diǎn)，大大提高了面像識(shí)別的正確識(shí)別率。局部特征分析面像識(shí)別方法是非常重要的基于統(tǒng)計(jì)特征的面像識(shí)別方法。由于基于統(tǒng)計(jì)特征的識(shí)別方法對(duì)于面部圖像的質(zhì)量要求較高，因此在使用局部特征分析面像識(shí)別方法之前，對(duì)面部圖像進(jìn)行了精確的標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化。
　　 本文提出的面部器官定位算法，有效地提取了眼睛、鼻子、嘴和面部輪廓線，能夠限制特征點(diǎn)的選擇，大大地加快了局部特征分析面部識(shí)別算法的運(yùn)行速度。