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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用的普及,以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展、成熟,信息安全越來越受到人們的重視。為了保證信息的安全,提高身份識(shí)別的準(zhǔn)確率,人們開發(fā)出了各種各樣的方法。而且伴隨著智能手機(jī)等功能的提升使得基于此的識(shí)別技術(shù)成為又一研究熱點(diǎn),尤其是在一些人流量比較大以及安全級(jí)別要求較高的地方。相比于一些常見的身份識(shí)別,人臉特征識(shí)別具有非接觸性、穩(wěn)定性、獨(dú)特性等優(yōu)點(diǎn),所以本文把人臉識(shí)別與嵌入式、手機(jī)、平板等相融合,設(shè)計(jì)用于高安全級(jí)別的門禁系統(tǒng)。
人臉
2、識(shí)別系統(tǒng)分為幾個(gè)部分,每一部分的結(jié)果都會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)。本文對(duì)檢測(cè)、特征提取以及特征識(shí)別過程進(jìn)行了算法介紹、選擇、融合、改進(jìn)等,并將其應(yīng)用到智能手機(jī)平臺(tái)以及window平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別的系統(tǒng)。
本文對(duì)傳統(tǒng)的人臉檢測(cè)算法進(jìn)行了研究,通過選取已有算法并進(jìn)行改進(jìn)得到適合本系統(tǒng)的算法。首先通過膚色分割算法對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)圖像進(jìn)行分割,得到可能含有人臉部分,然后進(jìn)一步通過人臉長(zhǎng)寬、面積等特征選取可能區(qū)域,最后通過AdaBoos
3、t算法對(duì)上述處理的區(qū)域搜索,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文所用算法結(jié)合了兩種算法的優(yōu)點(diǎn),將不足進(jìn)行互補(bǔ),在提高檢測(cè)率的同時(shí),提高了檢測(cè)速度。
本文在經(jīng)過對(duì)特征點(diǎn)匹配算法比較后,選用SIFT算法進(jìn)行改進(jìn)來進(jìn)行特征提取與匹配。文中詳細(xì)的介紹了SIFT算法的實(shí)現(xiàn)過程,針對(duì)其主要步驟進(jìn)行了改進(jìn)等。該算法實(shí)現(xiàn)過程比較復(fù)雜,運(yùn)算過程空間和時(shí)間復(fù)雜度高,需要很大的計(jì)算量,在實(shí)際應(yīng)用到圖像處理中有很多的難點(diǎn)。本文第四部分通過對(duì)SIFT尺度空間極值點(diǎn)檢測(cè)和
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