基于PCA的人臉識(shí)別技術(shù)在門禁系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、生物識(shí)別技術(shù)作為現(xiàn)代識(shí)別技術(shù)的主要手段之一已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè)，它是通過計(jì)算機(jī)、光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人類本身固有的生理特性和行為特性進(jìn)行個(gè)人身份的鑒定技術(shù)。本文首先介紹了人臉識(shí)別技術(shù)的研究目的、意義和應(yīng)用領(lǐng)域。生物圖像識(shí)別是近二十年來模式識(shí)別和圖像處理研究的熱點(diǎn)，是用現(xiàn)代信息處理技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)完成對(duì)圖像的識(shí)別、理解過程，它研究的主要內(nèi)容是根據(jù)圖像的特征進(jìn)行識(shí)別(或分類)，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用

2、于眾多領(lǐng)域。與其他生物特征相比，人臉識(shí)別擁有被廣泛認(rèn)可的優(yōu)勢(shì)非侵犯性、主動(dòng)和用戶友好功能等。人臉識(shí)別是模式識(shí)別技術(shù)在圖像領(lǐng)域中的具體運(yùn)用，其應(yīng)用前景非常廣闊，可以應(yīng)用到身份證的識(shí)別、刑偵破案、自動(dòng)門禁控制系統(tǒng)和家庭安全等領(lǐng)域。圖像識(shí)別過程可分為圖像預(yù)處理、圖像特征提取和圖像識(shí)別三部分，本文主要針對(duì)圖像特征提取這個(gè)方面進(jìn)行系統(tǒng)研究。
　　本文的重點(diǎn)是研究主成分分析(PCA，Principle Component Analysis)算

3、法，采用奇異值分解(SVD，Singular Value Decomposition)計(jì)算特征值和特征向量，PCA算法進(jìn)行人臉特征提取中應(yīng)用SVD分解，在理論上兩者有一定的獨(dú)立性和互補(bǔ)性，PCA在圖像的表示方面具有均方差意義上最佳，SVD具有位移、旋轉(zhuǎn)不變性的特性。本文基于PCA算法在人臉圖像處理方面做了理論和實(shí)驗(yàn)上的研究，通過利用SVD分解計(jì)算特征值和特征向量，使得PCA算法的運(yùn)算量下降，成功達(dá)到縮短運(yùn)算時(shí)間和提高識(shí)別的目的。