基于24位彩色图像的人脸识别系统的设计与实现

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人脸识别技术具有安全可靠，非接触、唯一性高等特点，该技术涉及模式识别、图像处理、视频技术等多个学科领域，目前已广泛应用在电子商务、安全防务等各个领域。研究人脸识别技术并与具体的应用相结合，有着重要的意义。
　　论文较为全面的对国内外人脸识别技术的发展情况和趋势进行分析，在基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法上，开展了图像处理模块的研究。由于识别系统在捕捉包含人脸的图片时，会受到光照、姿势等因素的干扰，导致图片的质量低而影响到识别的准确率，因此，需要对图片进行预处理，图像预处理模块在整个系统中起着十分重要的作用，它直接影响着定位和识别的准确程度，采用光线补偿、高斯平滑、二值化等相关方法，来拟补图片光线暗、噪音多等缺点。在深入的理论研究基础之上，将人脸识别技术应用于网络学习监控系统中，通过比对学习者脸部图像与特征库图像，对学习者的网络学习情况有了更实时有效的监控。
　　论文的主要工作如下：
　　1.该系统采用VC++6.0，介绍了一些人脸识别的主流算法，如几何特征法、局部特征法、局部特征分析法、特征脸法、弹性模型法、神经元网络法等。
　　2.对光线补偿、高斯平滑、二值化等相关功能模块进行需求分析。
　　3.完成了模块的设计，并给出一些相关的函数代码。经过系统测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较为满意的效果，提高了识别率。
　　4.在对图像预处理工作完成后，在具体的网络学习监控环境可能出现的各种情况下做了实验并对实验结果进行分析。

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作者
李敏;
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作者单位

天津大学;

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授予单位天津大学;
学科软件工程
授予学位硕士
导师姓名赵毅强,吕晓琪;
年度 2014
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类算法理论;
关键词
彩色图像; 人脸识别; 光线补偿; 高斯平滑; 几何特征法;

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