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图像处理人脸识别毕业论文
资料介绍
这次设计主要是完成了基于主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)
方法的人脸识别,为了便于操作,利用matlab GUI做了一个可视化界面,其中还
附加了诸如图像平滑,锐化,灰度化,二值化,膨胀,腐蚀,二级小波分解及应
用各种算子进行的边缘检测等功能,利用这些附加功能可以对待识别图像做简单
的预处理,以提高识别率. PCA方法的基本原理是:利用离散K-L变换提取人脸
的主要成分,构成特征脸空间,识别时把测试样本投影到该空间,构成一组投影
系数,通过与特征脸的距离比较,距离最小的特征脸对应的即是识别结果。基于
PCA的人脸识别分为三个阶段,第一个阶段利用训练样本集构建特征脸空间;第
二个阶段是训练阶段,主要是将训练图像投影到特征脸子空间上;第三个阶段是
识别阶段,将测试样本集投影到特征脸子空间,然后与投影后的训练图像相比较,
距离最小的为识别结果。基于PCA的人脸识别其实一种统计性的模板比配方法,
原理简单,易于实现,但也有不足,它的识别率会随着关照,人脸角度,训练样
本集的数量而变换,但仍不失为一种比较好的方法。
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| 1551713412图像处理人脸识别毕业论文.pdf | 2M |
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