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2013人证识别系统介绍,资料来源：人证识别系统,实例-人脸识别,我们把一幅数字图像看成一个矩阵或一个数组，用B(i,j)或bij表示，一幅NN大小的人脸图像按列相连构成一个N2维矢量,x=(b11b21bN1b12b22bN2b1Nb2NbNN),它可视为N2维空间中的一个点，假设N=128。由于人脸结构的相似性，当把很多这样的人脸图像归一化之后，这些图像在这一超高维空间中不是随机或散乱分布的，而是存在某种规律，因此可以通过K-L变换用一个低维子空间描述人脸图像，同时又能保存所需要的识别信息,图像的归一化,对于一个全自动的人脸识别系统，其首要的工作是人脸图像的分割以及主要器官的定位。另外，由于K-L变换本质上依赖于图像灰度在空间分布上的相关性，因此还需要对人脸图像进行一系列的预处理，以达到位置校准和灰度归一化的目的,假设已根据分割及定位算法，得到了人脸正面图像左右两眼中心的位置，并分别记为Er和El，则可通过下述步骤达到图像校准的目的,1、进行图像旋转，以使Er和El的连线ErEl保持水平。这保证了人脸方向的一致性，体现了人脸在图像平面内的旋转不变性,2、根据图所示的比例关系，进行图像裁剪。图中，O点为ErEl的中点，且d=ErEl。经过裁剪，在2d2d的图像内，可保证O点固定于(0.5d,d)处。这保证了人脸位置的一致性，体现了人脸在图像平面内的平移不变性,3、进行图像缩小和放大变换，得到统一大小的标准图像，规定标准图像的大小为128128象素点，则缩放倍数为=2d/128。这使得d=ErEl为定长(64个象素点)，即保证了人脸大小的一致性，体现了人脸在图像平面内的尺度不变性,经过校准，不仅在一定程度上获得了人脸表示的几何不变性，而且还基本上消除了头发和背景的干扰。,完成了旋转、平移和尺度不变性后，需要对校准的图像做灰度拉伸，以改善图像的对比度，然后采用直方图修正技术使图像具有统一的均值和方差，一部分消除光照强度的影响,假设人脸数据库中，由20人，每人10幅人脸图像,K-L变换,以归一化后的标准图像做为训练样本集，以该样本集的总体散布矩阵为协方差矩阵，即,xi为第i个训练样本的图像向量，为训练样本集的平均图像，M为训练样本的总数,特征脸,将特征值从大到小排序：01r-1，其对应的特征向量为ui。这样，每一幅人脸图像都可以投影到由u0,u1,uM-1张成的子空间中。因此每一幅人脸图像对应于子空间中的一个点，同样，子空间中的任一点也对应于一幅图像,对于任一待识别样本f，可通过向“特征脸”子空间投影求出其系数向量：y=Utf+mx其重建图像f=Uy+mx考虑重建图像的信噪比RSN=10
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