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臉部紋路於辨識之應用

為了解決時間軸ppt template的問題，作者郭金憲 這樣論述：

身份認證在軍事及日常生活的安全監控中扮演著相當重要的角色。本研究首先針對人臉進行三維影像拍攝及三維人臉模型建立，並將所獲得的影像進行前處理，辨識人臉之前處理是一項重要步驟，其成果會影響後續辨識的結果。本研究方法主要是先將三維立體影像轉成二維紋理影像，最後以小波相位相關 (Wavelet Phase-Only Correlation, WPOC)為從事二維人臉特徵辨識，用此方式來擷取影像中的特徵。為了改善分類與辨識之效果，我們以WPOC之方法，結合直方圖(Histogram)演算法來進行辨識，我們主要的目的仍在研究如何將三維影像轉成二維影像，且轉換之後的二維影像不會受光照及角度微偏影響辨識率。

本研究先以三維立體影像之特性視深值(Z)軸，並透過剖面方式，轉換成二維紋理影像，最後再以小波相位相關(Wavelet Phase-Only Correlation, WPOC)研究方法為先取出每張圖片之相位差再結合直方圖 (Histogram)進行後續的影像處理，每張影像處理後的結果用二維直方圖方式顯示出來，用判斷直方圖中較明顯峰值出現之分佈情形找出正確的影像，最後本研究將針對WPOC方法、POC方法及主成份分析法(Principal Component Analysis, PCA)進行比較，實驗結果顯示本文辨識率及辨識速度皆高於POC方法及PCA方法，本文利用 100張照片來實驗正確率達99

%，辨識速度為0.67秒/張，POC之正確率達97%，辨識速度為1.17秒/張，而PCA之正確率為85%，辨識速度為3.98秒/張。