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LOGO有姿态变换的人脸图像识别方法班级：0411002学生：梅国薇学号：2010211938指导教师：米建勋LOGO目录绪论1人脸识别系统简介2多姿态人脸识别研究3人脸识别系统的设计与实现45基于PCA的人脸识别方法LOGO人脸识别的研究背景和意义人类希望机器具有识别事物并处理事物的能力，随着对人工智能的研究，人脸识别得以产生。人脸识别，是利用计算机提取人脸的相关特征，并由此辨别人物身份的一种应用技术。人脸识别推动了人们对人类视觉感知能力本身的认识；可以将其运用到人工智能的某些应用领域LOGO人脸识别的优点人脸识别的优点相比较其他的识别技术自动执行价格低廉无侵犯性LOGO人脸识别的难点难点拍摄受光照，姿态，距离等的影响人脸是非刚性体，以及发型，眼镜等遮挡物人脸随时间发生变化，以及表情变化等海量数据，处理速度慢LOGO发展阶段1964-19901991-19971998-至今没有突出成果取得巨大进展对姿态和光照研究LOGO人脸识别的应用嫌疑犯照片匹配互联网应用银行/储蓄安全人群监测应用人脸识别具有广阔的应用前景信用卡、驾照、护照、身份证等LOGO传统人脸识别系统模块人脸图像训练模块特征提取模块TextText预处理模块人脸识别模块灰度化、归一化、去噪训练人脸图像得到供识别模块所需的参数利用相关矩阵求对应特征脸的特征向量判别测试图像属于谁LOGO姿态校正的人脸识别系统框图预处理人脸检测预处理特征提取特征提取姿态矫正分类器输入待测人脸人脸图像库输出识别信息训练样本测试样本LOGO姿态校正之正弦变换α旋转角度值，sign()符号函数新图像S’在网格点(x,y')的灰度值和原图像S在(x,y)点的相同LOGO姿态校正效果图LOGO表示出中轴线的校正图LOGO流程图仿真流程图训练样本姿态校正PCA变换矩阵测试模板（投影）测试样本分类识别结果LOGO识别流程1校正ORL库中人脸姿态，选取每个人的前5张作为测试集，后5张作为训练集，将图片读入MATLAB2利用随机函数从测试集中选取一张作为测试样本，对训练集中的图片进行特征提取3计算测试样本和训练集中图片的在子空间中的投影的欧几里得距离，由此确定人物身份LOGO统计结果多姿态人脸识别策略人脸库识别率识别时间PCA+KNNORL库76.00%7.1760ST+PCA+KNN校正后ORL库78.50%7.3632LOGO原因分析识别率仅提高2.5%手动确定的人脸中轴线准确性难以保证ORL库除姿态变化还有表情以及遮挡物的影响本文研究范围有限，只校正了左右15度以内的人脸LOGO后续研究方向校正策略特征提取人脸库应用其他正弦变换仿射变换PCALDA改进算法ORLARYALEFERET3D建模光照遮挡物LOGO致谢本文能够顺利完成，要特别感谢我的指导老师米建勋老师和我同组的同学。最后，大学即将结束，向所有关心和帮助过我的人表示真心的感谢。LOGO