基于AdaBoost算法的人脸识别系统的研究与实现
在现代生活中,人类通过人脸来抒发情感、传递个人思想及相互交流.人脸能够深刻地反映人们内心状态的变化,成为最直接、最重要的表达手段.随着图像技术的逐渐发展,人脸识别技术引起了人们的广泛关注.针对近年来在人脸识别领域的相关技术以及理论进行研究,并选择AdaBoost算法进行整合实现,以达到更好的识别效果.在识别过程中,针对图片的特征进行灰度化和均衡预处理,改善图片质量、提高图片分辨率和运算速率;选定Haar的特征分类器进行特征分类;使用SIFT特征提取算法作为对比算法,将待匹配图像与图像库中的图像进行比较,完成人脸识别过程.最后,通过上述方式设计并实现了一个简单的人脸识别系统,利用上述算法完成计算,实现了图像的检测人脸、识别使用人脸.并通过实验验证了该识别方法和系统的准确性、有效性.
人脸识别 特征分类 特征提取 图像匹配
马博宇 尉寅玮
天津理工大学中环信息学院 天津 300380
国内会议
南京
中文
162-167
2016-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）