【摘要】：隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步以及各方面對(duì)于快速有效的自動(dòng)身份驗(yàn)證的迫切要求，生物特征識(shí)別技術(shù)在近幾十年中得到了飛速的發(fā)展。人臉識(shí)別技術(shù)作為生物識(shí)別技術(shù)之一，是模式識(shí)別領(lǐng)域中一個(gè)熱點(diǎn)研究問(wèn)題。人臉識(shí)別是指基于現(xiàn)有的人臉樣本集，利用一定的算法，提取人臉圖像中的人臉視覺(jué)特征信息，運(yùn)用圖像處理和模式識(shí)別等技術(shù)從圖像或者視頻中獲得并分析一個(gè)或多個(gè)人臉，然后從中提取出有效的識(shí)別信息，來(lái)自動(dòng)鑒別圖像中待識(shí)別人的身份的一門(mén)技術(shù)，它涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、感知科學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)智能等多門(mén)學(xué)科技術(shù)。人臉識(shí)別與其他傳統(tǒng)生物識(shí)別技術(shù)相比,具有便于采集、方便快捷、交互友好等優(yōu)點(diǎn),已逐漸被大眾接受，在智能人機(jī)接口、圖像檢索、視頻處理、安全等領(lǐng)域都有著極為廣泛的應(yīng)用價(jià)值。 從廣義上說(shuō)，人臉識(shí)別主要有兩個(gè)部分：人臉檢測(cè)與人臉識(shí)別。在構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)中，人臉識(shí)別技術(shù)包括人臉圖像采集，人臉以及人眼定位，人臉圖像識(shí)別預(yù)處理，特征提取，，身份識(shí)別確定等幾個(gè)方面。本文所要研究的人臉識(shí)別是在狹義范圍內(nèi)研究人眼定位后，人臉圖像預(yù)處理，特征提取后，進(jìn)行身份識(shí)別判斷。本文所做的工作主要有介紹了人臉識(shí)別國(guó)內(nèi)外研究背景以及研究意義，人臉識(shí)別理論及算法以及圖像處理算法進(jìn)行了介紹。接下來(lái)對(duì)嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，選用三星公司的S3C2440ARM微處理器作為硬件基礎(chǔ)，并進(jìn)行了Linux內(nèi)核移植，U-boot移植等嵌入式操作系統(tǒng)的搭建工作，最后采用主成分分析（PCA）算法對(duì)人臉特征進(jìn)行提取，運(yùn)用Adaboost算法對(duì)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，用歐式距離衡量特征匹配檢驗(yàn)了研究結(jié)果。
[Abstract]:With the development of society and the urgent requirement of rapid and effective automatic authentication, biometric identification technology has been developed rapidly in recent decades. As one of the biometric techniques, face recognition is a hot topic in the field of pattern recognition. Face recognition is based on the existing face sample set, using certain algorithm to extract face visual feature information from face image, using image processing and pattern recognition technology to obtain and analyze one or more human faces from image or video. And then extract effective recognition information from it to automatically identify the identity of the person to be identified in the image, which involves computer graphics, computer vision, pattern recognition, machine learning, perceptual science, artificial intelligence, Computer intelligence and other multi-disciplinary technology. Compared with other traditional biometrics, face recognition has the advantages of easy collection, convenience and friendly interaction, and has been gradually accepted by the public, such as intelligent man-machine interface, image retrieval, video processing, etc. Safety and other fields have extremely wide application value. Broadly speaking, face recognition has two main parts: face detection and face recognition. In the construction of face recognition system, face recognition technology includes face image acquisition, face and human eye location, face image recognition preprocessing, feature extraction, identity identification and so on. In this paper, face recognition is studied in a narrow sense after the study of human eye location, face image preprocessing, feature extraction, identity recognition judgment. This paper mainly introduces the research background and significance of face recognition at home and abroad, the theory and algorithm of face recognition and image processing algorithm. Then the embedded system is designed, the Samsung S3C2440arm microprocessor is chosen as the hardware base, and the embedded operating system, such as transplanting Linux kernel to U-boot, is built. Finally, principal component analysis (PCA) algorithm is used to extract face features, Adaboost algorithm is used to train the sample set, and Euclidean distance measurement feature matching is used to test the research results.
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.41;TP368.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2125782