体全息图像库中人脸图像模式识别的研究

摘要

随着体全息技术的出现，信息存储容量以及数据传输速度等方面都有了很大的提高，这使得体全息存储很有可能成为下一代数据存储的主流。由于体全息存储在小体积上可以实现大量的存储，这也使得运用体全息技术对图像库中图像进行模式识别成为可能。本文研究体全息存储技术在图像的识别中的概念原理，并把其理论应用于光学平台中的人脸识别实验，并达到较短时间内得到较理想的识别目的。 在论文中首先介绍了体全息存储技术的一些基本概念和原理，然后对模式识别的有关基本理论进行阐述，提出了多种模式分类的度量方法，然后结合体全息图像库中模式识别的情况选出合适的识别方法，并针对初步实验结果的不足提出人脸区域检测前处理以及识别后纠偏后处理的改进算法，最后给出实验的最终结果并做出一定的推广。 文中通过实验验证了当全息图受外界因素影响较大的时候，直接识别的识别准确率较低。在这种情况下，需要采用适当的纠错方案来提高识别准确率。本文给出图像识别模板的概念，并通过对多种识别算法的实验结果进行分析甄别，提出采用以相关系数作为系统识别算法的基础，然后再对该算法进行改进，在实验中取得令人满意的效果。

目录

文摘

英文文摘

第一章引言

1.1课题的来源、背景及意义

1.2本课题的主要研究内容

1.3本文的结构

第二章模式识别有关基本理论

2.1模式识别技术的主要类型

2.2模版匹配方法

2.3模式相似性度量

第三章实验中对光学全息识别算法的研究

3.1直接识别及其局限性

3.2图像识别模板

3.3各种识别算法

第四章实验过程及其结果研究

4.1实验简介

4.2实验过程

第五章人脸检测以及纠偏处理

5.1人脸识别与检测

5.2人脸检测

5.3人脸特征纠偏

5.4实验结果

第六章结论

6.1实验总结

6.2工作展望

参考文献

致谢

原创性声明