2016基于分块离散余弦变换和主成分分析法的人脸识别.doc

青岛理工大学毕业设计（论文）

青岛理工大学
毕业设计（论文）

题目 基于分块离散余弦变换和
主成分分析法的人脸识别

学生姓名：
指导教师：
通信与电子工程学院电子信息工程专业信息101班

2014年6月14日摘要
随着计算机和网络技术的快速发展，信息安全呈现出前所未有的重要性。人脸识别因其广阔的发展前景和重要的理论研究价值，受到国内外众多研究机构的广泛重视。其中分块DCT变换是最近几年以来比较常见的图像处理工具，在人脸识别领域得到广泛的发展。
本文在研究了分块散余弦变换（DCT）的特点的基础上研究了基于分块DCT变换和PCA的人脸识别算法，充分利用了分块DCT变换快速高效的特点以及PCA方法降维减少运算时间的优势，大大缩短识别时间。首先利用分块DCT对人脸图像进行预处理，将DCT预处理后的低频信息作为特征。最后通过使用K-L变换取特征值、特征向量以及PCA降维的方式来形成特征脸，识别部分采用欧氏距离最近邻法进行了人脸识别。在ORL及YALE人脸库上实验结果表明，本方法不仅能提高人脸识别的识别率，并且利用了分块DCT快速高效的特点，能够显著缩短识别时间。

关键词：离散余弦变换(DCT)；主成分分析法(PCA)；K-L变换；人脸识别；预处理
ABSTRACT
Withtherapiddevelopmentofcomputerandnetworktechnology,informationsecurityshowsunprecedentedimportance.Facerecognitionbecauseofitswidedevelopmentprospectandimportanttheoreticalresearchvalue,extensiveattentionbymanyresearchinstitutionsathomeandabroad.TheblockDCTtransformismorecommoninrecentyearssincetheimageprocessingtools,hasbeenwidelydevelopmentinthefieldoffacerecognition.
Basedonthestudyofthebasicblockdiscretecosinetransform(DCT)onthecharacteristicsofthestudyonDCTandPCAfacerecognitionalgorithmbasedonfulluseoftheblockofDCTfastandefficientfeaturesandPCAdimensionreductionmethodstoreducethecomputationadvantageoftime,greatlyreducingrecognitiontime.Firstly,blockDCTfaceimagepreprocessing,thelow-frequencyDCTpreprocessedinformationasafeature.Finally,byusingtheKLtransformtakeneigenvalues,eigenvectorsandthewaytoformthePCAdimensionalityreductionfeaturesfacerecognitionpartofthefacerecognitionusingEuclideandistancenearestneighbormethod.TheexperimentalresultsontheORLandYALEdatabasesshowthatthismethodcannotonlyimprovethefacerecognitionrate,andcansignificantlysavetheidentificationtime.

Keywords:discretecosinetransforms(DCT);principalcomponentanalysis(PCA);KLtransform;recognition;preprocess
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HYPERLINK\l"_Toc390613260"前言 PAGEREF_Toc390613260\h1
HYPERLINK\l"_Toc390613261"第1章人脸识别相关理论 PAGEREF_Toc390613261\h2
HYPERLINK\l"_Toc390613262"1.1人脸识别研究的背景及意义 PAGEREF_Toc390613262\h2
HYPERLINK\l"_Toc390613263"1.