将人脸识别技术研究与发展列入其中，明确指出要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平差距，开展生物特征识别技术研究，开发高安全性低误报率出入识别新产品。在这种环境下，国内些科研院所和院校在人脸识别技术方面积极研究，取得重大发展。年，由中科院计算机所等单位承担国家计划之面像检测与识别技术顺利通过专家鉴定，该系统只需秒或秒就可自动检测到人脸。中科院自动化所中科奥森近红外入脸识别系统设计基于近红外图像人脸识别核心技术，在不同光线条件下，能够拍摄到不受光照变化影响近红外人脸图像，解决了困扰人脸识别领域光照影响问题，识别率达到。在由清华大学苏光大教授主持二代身份证识别系统，通过二代身份变换和实现过程小结第章实验与仿真分块实验研究子块大小选择子块变换系数选择实验研究根据指定值选择根据能量比选择维数选定人脸库实验及仿真算法实现过程人脸库实验仿真人脸库实验仿真实验结果分析小结第章总结致谢参考文献附录原始图像识别程序原始图像分块处理识别程序图像分块及处理识别程序前言随着技术及网络技术高速发展，信息化数字化日益融入人们日常生活，个人信息安全和保障越来越受到人们重视，身份识别与认证技术也随之得到了飞速发展。作为图像分析和处理技术在生物特征识别领域最成功应用之，人脸识别具有隐蔽性高方便快捷数据易采集等诸多优点，成为近年来研究热点之，受到了众多研究者关注。人脸识别技术是种生物特征识别技术，依据各人面部特征来自动进行身份鉴别。由于人脸识别技术在所有生物特征识别技术领域中具有众多优势，尤其是直观非侵犯方面非常突出，决定了其广泛应用前景可以用来对敏感人物，诸如罪犯恐怖分子等，进行识别，协助公安部门布控海关身份验证。但人脸识别尚存在很多问题，其中个关键性问题就是特征选择，其基本任务是从许多特征中找出最有效特征。但因为人脸图像数据量十分庞大，直接用于识别效率不高，所以必须要对原始图像进行有效降维。离散余弦变换，正是基于压缩较为有效降维方法。既能有效地降低特征维数，又可将光照表情和姿态不敏感等类别信息进行保留。但是，由于基于统计表征，所以其所包含类别信息并不丰富，因此对系数特征进行深入分析将会有助于提取识别性能更好人脸特征。本文主要研究如何将分块变换与方法结合形成有效人脸识别算法，直接研究关于使用分块离散余弦变换和主成分分析法进行人脸识别方法，并着重分析了多种变换参数以及维数选取方式和实际效果。利用分块对人脸图像进行预处理，将预处理后低频信息作为特征，然后通过使用变换取特征值特征向量以及降维方式来形成特征脸，最终采用欧氏距离最近邻法完成模板图像与测试图像匹配。实验表明采用分块变换和算法来选取特征脸进行识别方法是种可行快速算法。第章人脸识别相关理论人脸识别研究背景及意义随着计算机和网络技术快速发展，信息化数字化日益融入人们日常生活，身份识别与认证作为保证信息安全必要前提越来越受到人们重视。在国家安全公安系统司法系统电子商务电子政务安保监控等领域都需要准确身份识别与认证。身份是人们日常生活重要组成部分，对身份进行识别与认证是人们基本社会生活之。目前广泛采用身份识别方法主要有标识号码磁卡卡等技术，这些传统方法虽然在日常生活中应用广泛，但从本质上来讲这些验证手段都依赖于后天赋予信息，存在着易丢失易伪造安全性差等不足。随着科学技术不断发展和信息安全要求不断提高，对个人进行方便快捷可靠性高身份认证变得日益迫切。其中利用人脸特征进行身份验证又是最自然直接手段，相比其它人体生物特征它具有直接友好方便特点，易于为用户所接受。人脸识别是指对于输入图像或视频，首先进行人脸检测，找出图像中存在人脸，然后进步识别每个人脸位置大小等信息，并依据这些信息，提取每个人脸中所蕴含身份特征，并将其与已知入脸库中人脸进行对比，从而识别每个人脸身份。人脸识别技术除了拥有巨大市场应用前景外，其在理论研究上也具有重要价值。作为典型图像模式分析理解与分类计算问题，人脸识别技术为模式识别计算机视觉神经计算人工智能图像处理与分析人机交互计算机图形学人类生理学和心理学等诸多学科提供了良好实验平台，有利于这些学科融合，解释新现象尝试新方法验证新理论。相信随着人脸识别技术进步发展，将极大地促进这些学科发展。人脸识别现状及难点人脸识别现状人脸识别因其广阔发展前景和重要理论研究价值，受到国内外众多研究机构广泛重视。国外些著名研究机构如美国麻省理工学院人工智能和媒体实验室卡内基美隆大学机器人研究所均走在人脸识别领域研究前列，引导着国际人脸识别领域技术潮流。中国虽然对人脸识别领域研究起步较晚，但也取得了不错成果。目前全国各大高校及些著名科研院所均开展了对人脸识别研究。在国内人脸识别研究始于世纪年代，虽然起步相比国外晚，但发展很快。同时，国家对人脸识别方面研究高度重视，计划国家科技支撑计划自然科学基金等都拨出专款资助人脸识别技术相关研究。国家十五科技发展规划也将人脸识别技术研究与发展列入其中，明确指出要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平差距，开展生物特征识别技术研究，开发高安全性低误报率出入识别新产品。在这种环境下，国内些科研院所和院校在人脸识别技术方面积极研究，取得重大发展。年，由中科院计算机所等单位承担国家计划之面像检测与识别技术顺利通过专家鉴定，该系统只需秒或秒就可自动检测到人脸。中科院自动化所中科奥森近红外入脸识别系统设计基于近红外图像人脸识别核心技术，在不同光线条件下，能够拍摄到不受光照变化影响近红外人脸图像，解决了困扰人脸识别领域光照影响问题，识别率达到。在由清华大学苏光大教授主持二代身份证识别系统，通过二代身份每列为张图片是矩阵初始化变量，训练样本中元素由每个人平均图像向量组成把训练集中每个人前五张图片组成样本集，图像分块及处理识别程序训练图像矩阵提取图片人脸识别图片人脸库图像进行分块子块进行二维变换为图片进行分块后子块分别后均匀量化得到矩阵第个系数，共个子块，为是个矩阵，每行数据张图片每列为张图片是矩阵初始化变量，训练样本中元素由每个人平均图像向量组成把训练集中每个人前五张图片组成样本集求得每个人平均图像向量求得总体平均图像向量求得误差集，由每个人平均图像向量减去总体平均图像向量得到求，协方差矩阵，应用原理是奇异值分解推论求出特征值和特征向量对特征值由大到小排列，相应特征向量也进行变换，选择最大前个特征值，由这些值和在总特征值中占得比例大于应用奇异值分解推论得到正交化特征脸选择前个特征值对应特征向量组成特征脸求训练集中各图像在特征脸空间中坐标每个人图像前五张作为训练集，则后五张就做为待识别图像待识别图像减去总体平均图像向量求得其在特征脸空间坐标计算该坐标与训练集中各图像坐标之间距离最近邻法进行人脸识别统计每个待辨识图像是否成功识别，成功为，失败为用识别正确图像个数除以总图像个数得到识别正确率变换和实现过程小结第章实验与仿真分块实验研究子块大小选择子块变换系数选择实验研究根据指定值选择根据能量比选择维数选定人脸库实验及仿真算法实现过程人脸库实验仿真人脸库实验仿真实验结果分析小结第章总结致谢参考文献附录原始图像识别程序原始图像分块处理识别程序图像分块及处理识别程序前言随着技术及网络技术高速发展，信息化数字化日益融入人们日常生活，个人信息安全和保障越来越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人脸识别学生姓名王子硕指导教师周立俭通信与电子工程学院电子信息工程专业信息班年月日摘要随着计算机和网络技术快速发展，信息安全呈现出前所未有重要性。人脸识别因其广阔发展前景和重要理论研究价值，受到国内外众多研究机构广泛重视。其中分块变换是最近几年以来比较常见图像处理工具，在人脸识别领域得到广泛发展。本文在研究了分块散余弦变换特点基础上研究了基于分块变换和人脸识别算法，充分利用了分块变换快速高效特点以及方法降维减少运算时间优势，大大缩短识别时间。首先利用分块对人脸图像进行预处理，将预处理后低频信息作为特征。最后通过使用变换取特征值特征向量以及降维方式来形成特征脸，识别部分采用欧氏距离最近邻法进行了人脸识别。在及人脸库上实验结果表明，本方法不仅能提高人脸识别识别率，并且利用了分块快速高效特点，能够显著缩短识别时间。关键词离散余弦变换主成分分析法变换人脸识别预处理，目录前言第章人脸识别相关理论人脸识别研究背景及意义人脸识别现状及难点人脸识别现状人脸识别难点及现况人脸识别应用前景现有人脸图像集简介人脸识别技术相关人脸识别技术特点人脸识别研究技术过程小结第章离散余弦变换基本理论研究初期发展快速算法块效应消除第二代编码进展二维离散余弦变换原理分块实现过程小结第章变换和基本理论研究简介变换和分析变换原理主成分分析法原理优点变换和实现过程小结第章实验与仿真分块实验研究子块大小选择子块变换系数选择实验研究根据指定值选择根据能量比选择维数选定人脸库实验及仿真算法实现过程人脸库实验仿真人脸库实验仿真实验结果分析小结第章总结致谢参考文献附录原始图像识别程序原始图像分块处理识别程序图像分块及处理识别程序前言随着技术及网络技术高速发展，信息化数字化日益融入人们日常生活，个人信息安全和保障越来越受到人们重视，身份识别与认证技术也随之得到了飞速发展。作为图像分析和处理技术在生物特征识别领域最成功应用之，人脸识别具有隐蔽性高方便快捷数据易采集等诸多优点，成为近年来研究热点之，受到了众多研究者关注。人脸识别技术是种生物特征识别技术，依据各人面部特征来自动进行身份鉴别。由于人脸识别技术在所有生物特征识别技术领域中具有众多优势，尤其是直观非侵犯方面非常突出，决定了其广泛应用前景可以用来对敏感人物，诸如罪犯恐怖分子等，