论文部分内容阅读
隐马尔可夫模型(HMM)在人脸识别中的运用是由HMM在图像定标变化过程中的局部恒定性和人脸的结构所决定的。一幅正面人脸图像的最重要的特征包括：头发、前额、眼睛、鼻子和嘴巴。这些特征具有一定的自然顺序，从上到下，即使是图像有一定的倾斜。由此，一幅人脸的图像可以通过一个一维的HMM来建模，每一个特征区域被指定一个状态。观察向量序列由离散余弦变换(DCT)系数获得。 隐马尔可夫模型被用来做人脸识别，和其他的方法比较，这个方法更能为人脸检测和识别提供灵活的框架。