人脸识别技术研究本科毕业论文
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c.人类生物特征，包括各种人类的生理和行为特征，如人脸、指纹、手形、掌纹、虹膜、DNA、签名、语音等。
Abstract
Face recognition has very lagre academic and praetieal values. In daily lief，people kowing each other uses at most of person’s face.Face is the most familiar model in human vision.The visual inofmration refleeted by face has important meaning and impact between people’s intercommunion and intercourse. Because of its extensive and applied realm，face recognition technique has got the extensive concern with study in near three decades and become the most potential method of identity recognition. At the same time，it is difficult to implement face recognition using computers. First，human face is a deformable object composed of complex 3D curve surfaces，Which is hard to be represented in form of mathematics. Secondly faces of different persons have the similar strueture，and the face images are greatly dependent on ages and photography conditions.This paper mainly study face extraction and class method，which concept can be summarized as ofllows.
从上个世纪六十年代以来，随着计算机和电子技术的迅猛发展，人们开始利用计算机视觉和模式识别等技术对人脸识别进行研究。近年来，随着相关技术的不断发展和实际需求的日益增加，人脸识别已经引起了越来越多的关注，成为了信息处理和人工智能等领域研究的热点之一，新的研究成果和实用系统也不断涌现。
1.1.1人脸识别技术的广泛应用
主要工作包括以下几个方面:
1．在人脸图像特征提取方面，提出了一利”有效的基于ICA的人脸整体特征提取方法；
2．在优化ICA算法方面，提出了一种改进的FastICA算法，该算法通过减少耗时的雅可比矩阵求逆的次数，进一步加快了收敛速度；
3．建立了SVM/HMM的混合人脸模型。
关键词：人脸识别主分量分析；独立分量分析；隐马尔可夫模型；支持向量机
人脸是自然界存在的一种特殊的、复杂的视觉模式，它包含着极其丰富的信息。首先，人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸识别是人类在进行身份确认时使用的最为普遍的一种方式，其次，人脸图像还能提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。人类在人脸识别中所表现出来的能力是令人惊异的，但是让计算机能够识别人脸，却是非常困难的问题。迄今为止，人脸识别的认知过程和内在机理仍然是一个未解之谜，如何实现一个自动的人脸识别系统仍然是一个悬而未决的难题。
Keywords:face reeognition，Principle Component Analysis，Independent Component Analysis，Hidden Markov Models，Support Vector Maehines
第1章 引 言
1.1人脸识别技术的应用与难点
一项技术的问世和发展与人类的迫切需求是密切相关的，飞速发展的社会经济和科学技术使得人类对安全(包括人身安全、隐私保护等)的认识越来越重视。人脸识别的一个重要应用就是人类的身份识别。一般来说，人类的身份识别方式分为三类:
a.特殊物品，包括各种证件和凭证，如身份证、驾驶执照、房门钥匙、印章等；
b.特殊知识，包括各种密码、口令和暗号等；
人脸识别技术研究
摘 要
人脸识别是一个具有很高理论和应用价值的研究课题。人脸是人类视觉中最为普遍的模式，它所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着及其重要的作用意义。人脸的特殊性，使得人脸识别技术成为最具潜力的身份识别方式。人脸识别技术应用广泛，并且日益受到人们的广泛关注并成为模式识别领域研究的热点。同时人脸识别又是一个复杂和困难的课题，其原因有:人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体，难以用数学描述；所有的人脸结构高度相似，而人脸图像又易受年龄和成像条件的影响。人脸识别涉及的技术很多，其中关键的是特征提取和分类方法，本文就以此为重点进行了相关研究。
Because face image is liable to impact of varieties and face is nonrigid and similar Accurate face recognition is stilldifficult.There is still lone distance between face recognition and prຫໍສະໝຸດ Baiduetieality.The progress of computer technology，pattern recognition，human intelligent and biologic psyehology，vision mechanism surely promote face recognition develop.
Abstract
Face recognition has very lagre academic and praetieal values. In daily lief，people kowing each other uses at most of person’s face.Face is the most familiar model in human vision.The visual inofmration refleeted by face has important meaning and impact between people’s intercommunion and intercourse. Because of its extensive and applied realm，face recognition technique has got the extensive concern with study in near three decades and become the most potential method of identity recognition. At the same time，it is difficult to implement face recognition using computers. First，human face is a deformable object composed of complex 3D curve surfaces，Which is hard to be represented in form of mathematics. Secondly faces of different persons have the similar strueture，and the face images are greatly dependent on ages and photography conditions.This paper mainly study face extraction and class method，which concept can be summarized as ofllows.
从上个世纪六十年代以来，随着计算机和电子技术的迅猛发展，人们开始利用计算机视觉和模式识别等技术对人脸识别进行研究。近年来，随着相关技术的不断发展和实际需求的日益增加，人脸识别已经引起了越来越多的关注，成为了信息处理和人工智能等领域研究的热点之一，新的研究成果和实用系统也不断涌现。
1.1.1人脸识别技术的广泛应用
主要工作包括以下几个方面:
1．在人脸图像特征提取方面，提出了一利”有效的基于ICA的人脸整体特征提取方法；
2．在优化ICA算法方面，提出了一种改进的FastICA算法，该算法通过减少耗时的雅可比矩阵求逆的次数，进一步加快了收敛速度；
3．建立了SVM/HMM的混合人脸模型。
关键词：人脸识别主分量分析；独立分量分析；隐马尔可夫模型；支持向量机
人脸是自然界存在的一种特殊的、复杂的视觉模式，它包含着极其丰富的信息。首先，人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸识别是人类在进行身份确认时使用的最为普遍的一种方式，其次，人脸图像还能提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。人类在人脸识别中所表现出来的能力是令人惊异的，但是让计算机能够识别人脸，却是非常困难的问题。迄今为止，人脸识别的认知过程和内在机理仍然是一个未解之谜，如何实现一个自动的人脸识别系统仍然是一个悬而未决的难题。
Keywords:face reeognition，Principle Component Analysis，Independent Component Analysis，Hidden Markov Models，Support Vector Maehines
第1章 引 言
1.1人脸识别技术的应用与难点
一项技术的问世和发展与人类的迫切需求是密切相关的，飞速发展的社会经济和科学技术使得人类对安全(包括人身安全、隐私保护等)的认识越来越重视。人脸识别的一个重要应用就是人类的身份识别。一般来说，人类的身份识别方式分为三类:
a.特殊物品，包括各种证件和凭证，如身份证、驾驶执照、房门钥匙、印章等；
b.特殊知识，包括各种密码、口令和暗号等；
人脸识别技术研究
摘 要
人脸识别是一个具有很高理论和应用价值的研究课题。人脸是人类视觉中最为普遍的模式，它所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着及其重要的作用意义。人脸的特殊性，使得人脸识别技术成为最具潜力的身份识别方式。人脸识别技术应用广泛，并且日益受到人们的广泛关注并成为模式识别领域研究的热点。同时人脸识别又是一个复杂和困难的课题，其原因有:人脸是由复杂的三维曲面构成的可变形体，难以用数学描述；所有的人脸结构高度相似，而人脸图像又易受年龄和成像条件的影响。人脸识别涉及的技术很多，其中关键的是特征提取和分类方法，本文就以此为重点进行了相关研究。
Because face image is liable to impact of varieties and face is nonrigid and similar Accurate face recognition is stilldifficult.There is still lone distance between face recognition and prຫໍສະໝຸດ Baiduetieality.The progress of computer technology，pattern recognition，human intelligent and biologic psyehology，vision mechanism surely promote face recognition develop.