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1、摘要我们常说的生物特征识别技术，其实就是将计算技术应用到其中，然后将生物体的某些具体的行为特性以及一些固有的生理特性，与之前建立的数据库之间的数据进行对比、参照，进而识别某人或者某生物体身份的技术。近年来，有两大热门研究方向，也就是：人眼定位和人脸识别。本篇论文的主要内容是：在人脸识别的基础上，对眼部进行识别标注。首先，对用FLDA（Fliser线性判别分析法），2DPCA（二维主成分分析法），以及PCA（主成分分析法）做成的三种人脸识别方法进行一个简单的说明和比较。然后，综合讨论和分析在PTL（人眼定位算法）中所涉及到的噪声敏感度和人眼定位所需要耗费的时间。具体点说，就是先
2、对样本的人脸图片进行Cabor小波变换，以找到其中的眉眼所在区域。随之，将直接获得低型地形特点的技术应用于眉眼区域，然后我们找到大概的人眼所在区域，利用相似性和对称性找到具体的人眼所在区。最终，要对这个样本人脸图片进行加噪，然后重复上述操作，最后通过观察有无噪声的人眼定位效果，以得出此方法的有效性。次之，介绍本论文的最核心部分：由粗到精的人眼定位法，其主要采用了方差滤波和地形特征点检验两种技术。第一，利用地形特征点检验技术和Cabor小波变换技术，直接获得人眼大致所在区域，也就是所谓的粗定位。第二，确定人脸所在区域，然后再这个区域上利用差分滤波器进一步确定人眼所在位置，也就是
3、所谓的精定位。Bvertex关键字：生物特征；人眼识别；Cabor小波变换；人脸识别；由粗到精的人眼定位ABSTRACTInfact,weoftensaybiometrictechnologythatthecomputingtechnologywasusedintoit,andthedatabetweenspecificbehavioralcharacteristicsoforganismsaswellassomeoftheinherentphysicalcharacteristics,andpriortotheestablishmentofadatabasecomparis
4、onandreference,andtoidentifythepersonorabiometricidentitytechnology.Inrecentyears,therearetwopopularresearchdirections,thatare:eyelocationandfacerecognition.Themaincontentsofthispaperare:onthebasisoffacerecognition,identificationmarkontheeye.First,TheFLDA(Fliserlineardiscriminantanalysis),T
5、he2DPCA(dimensionalprincipalcomponentanalysis),andThePCA(PrincipalComponentAnalysis)conductedthreefacerecognitionmethodthatmadeasimpledescriptionandcomparison.Then,acomprehensivediscussionandanalysis,inThePTL(eyelocationalgorithm),isinvolvedinthenoisesensitivityofthehumaneyepositioningtime-
6、consumingneed.Specifically,itisthefirstfaceofthesampleimagetoCabortransform,tofindthelocationwherethefacialfeatures.Followingthis,thetypeofterrainfeaturesdirectaccesstolowtechnologiesinfacialarea,andthenwefindanapproximatelocationofthehumaneye,theuseofsimilarityandsymmetryofthedistricttofin
7、daspecificpersoneye.Ultimately,wewanttofacethissampleimagetoaddnoise,andthenrepeattheoperation,andfinallywekownwhetherthenoiseeffecteyelocationbyobserving,inordertoobtaintheeffectivenessofthismethod.Last,themostcentralpartofthispaper:Themethodtofindeyesl
