[01641197]基于人脸及其特征点识别算法的摄像系统研究
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技术详细介绍
该项目针对特征点提取和人脸表征技术进行了研究，为进一步提高人脸特征提取和识别算法的鲁棒性及有效性，具有重要的理论研究与实际应用价值，在如下几方面的研究具有创新意义。其创新性为：针对传统眼睛定位模板匹配算法精确度上的不足，在算法中对模板的定义进行了改进，将眼睛特征模板进行物理扩大，形成眼眉模板，避免眉毛与眼睛的高相似度所造成的特征点错误定位。利用KL距离和KPCA的原理，研究了一种基于KL距离的人脸识别方法，得出了改进的KPCA算法流程，并且利用ORL人脸图像库进行了人脸识别实验。KL-KPCA算法有效地消除对识别无关的不相关特征，使所需特征更为紧凑可分，在抑制噪声和提高识别率方面达到了良好的效果。在提高定位过程的特征点匹配速度上，采取粗定位和细定位步骤。在定位精确度得以保证的情况下，很大程度上降低了定位过程中的计算量，减少定位时间。研究成果具有较好的应用前景和一定的推广价值。