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【摘要】這是一個全球村的時代，我們身處信息網(wǎng)絡(luò)共享的環(huán)境，享受著資源共享帶來的便捷。信息技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)無處不在，而識別的技術(shù)也是這個時代的產(chǎn)物，這項技術(shù)也應(yīng)用到了現(xiàn)實生活中，例如我們身份的識別，確認(rèn)你是不是你自己本人；警方應(yīng)用這項技術(shù)進(jìn)行逃犯的追捕等。 而本文書寫的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是現(xiàn)下較流行的一種識別的處理方式，它的優(yōu)點是初學(xué)者可以輕松地通過學(xué)習(xí)來獲得對于圖像規(guī)則的一種表達(dá)，也不容易出現(xiàn)較復(fù)雜的圖像特征提取，反之，它的算法就比較難，且運算的時間較長也需要很多的圖像圖庫來訓(xùn)練，這樣就比較適用于小型識別庫。 我們的系統(tǒng)將對以下步驟進(jìn)行一些基礎(chǔ)的研究。（1）圖像的檢測與定位:圖像的檢測與定位是本系統(tǒng)中一個關(guān)鍵的組成部分,主要突出的作用是在圖像中檢測到的各個器官特征，比如：眼、鼻、耳、嘴等；（2）圖像的預(yù)處理：該部分也是識別技術(shù)實現(xiàn)過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它的主要體現(xiàn)的作用是消除圖像的冗余信息、減噪等，在預(yù)處理階段對圖像的優(yōu)化，減少圖像中存在的雜質(zhì)可以提高系統(tǒng)的識別率；（3）圖像特征的提?。合纫獙⒆x取的圖像進(jìn)行歸一化和小波分解，最后再進(jìn)行特征的提取。 本系統(tǒng)最終也將完成對預(yù)設(shè)圖像庫的識別，并對本系統(tǒng)的識別率進(jìn)行統(tǒng)計。 關(guān)鍵詞：識別；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；檢測與定位；圖像預(yù)處理；特征提取
目錄 摘要 Abstract 1緒論-1 1.1人臉識別的背景和意義-1 1.2人臉識別技術(shù)的國內(nèi)、外研究現(xiàn)狀-1 1.3識別的研究流程及內(nèi)容-2 1.3.1 人臉識別的流程-3 1.4 論文的主要工作和章節(jié)安排-4 2圖片預(yù)處理和特征提取-5 2.1圖像預(yù)處理簡介-5 2.2圖片預(yù)處理的方式方法-5 2.2.1圖片的歸—化-5 2.2.2圖片的二值比-5 2.2.3直方圖均衡化-6 2.3圖像特征提取簡介-6 2.3.1圖像特征提取的方式方法-6 （1） 基于小波變換的人臉特征提取-6 （2） 基于 KL 變換的人臉特征提取-7 （3）基于離散余弦變換的人臉特征提取-8 （4）基于奇異值分解的人臉特征提取-8 2.4 本章小結(jié)-8 3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與實現(xiàn)-9 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹-9 3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念-9 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述-10 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法和設(shè)計-11 3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計-13 3.4本章小結(jié)-13 4軟件的實現(xiàn)流程-14 4.1 程序數(shù)據(jù)的收集與實現(xiàn)-14 4.2 實驗流程-14 4.2.1 實驗流程框圖-15 4.2.2 MATLAB實驗流程-15 總結(jié)-23 參考文獻(xiàn)-24 致謝-25 |
