基于 MATLAB 的小波不变矩技术在人脸识别中的应用

基于 MATLAB 的小波不变矩技术在人脸识别中的应用

随着科技的不断发展，人脸识别技术已经成为当下最热门和前沿的技术之一。其中，小波不变矩技术是一种常用的人脸识别算法。本文将详细讲解基于 MATLAB 的小波不变矩技术在人脸识别中的应用。

一、什么是小波不变矩？

小波不变矩是指通过小波变换对不同方向和比例上的图像进行分析得出的一组特征值，这些特征值不会因缩放、旋转或平移等变化而改变。小波不变矩技术具有较高的稳定性和可靠性，因此被广泛应用于图像识别领域。

二、人脸识别的实现流程

人脸识别的基本流程如下：

1. 图像采集：通过摄像机或照相机获取被识别人的图像。

2. 预处理：将获取的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、归一化等操作，以便后续处理。

3. 特征提取：利用各种方法将图像中的特征信息提取出来，如小波变换、PCA等。

4. 特征匹配：将提取到的特征信息与存储在数据库中的已知数据进行比对，确定最相似的人脸。

5. 决策：根据最相似的人脸进行决策，判断是否为已知人脸。

三、基于 MATLAB 的小波不变矩技术实现

在 MATLAB 中，可以通过 Wavelet Toolbox 实现小波不变矩技术。下面我们将演示利用 MATLAB 进行小波不变矩人脸识别的具体步骤。

1. 数据集准备

我们使用 YaleB Face Database 数据集作为例子进行讲解，这是一个包含 576 幅人脸图像的数据集，每个人有 9 张不同表情的图