【摘 要】
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人脸识别技术是一种通过计算机技术分析人脸,从而抽取有效特征来鉴别某人身份的一种先进技术。这门技术不仅涉及模式识别、图像处理等工程类学科,同时由于该技术需要研究人的
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人脸识别技术是一种通过计算机技术分析人脸,从而抽取有效特征来鉴别某人身份的一种先进技术。这门技术不仅涉及模式识别、图像处理等工程类学科,同时由于该技术需要研究人的表情、心理等因素,因此还涉及到生理学、心理学等其它非工程类学科。人脸识别是现今世界最为热门的研究领域之一本文所研究的算法是人脸识别中一种常用的子空间算法—GLRAM算法,与一般传统的单边主成分分析算法相比,该算法通过双边降维的方法,在保持较低重构误差的情况下,可以取得更高的压缩率。而该算法由于采用迭代求解,因此效率较低,本文深入分析该算法,总结该算法的优缺点,以该算法的解为出发点,结合2DPCA算法的求解过程,提出了极限GLRAM算法,有效提高了传统GLRAM算法的效率,然后针对该算法自身的一些不良性质通过与PCA算法进行融合,进一步对算法进行了优化,最终通过实验验证该算法的可行性,也通过实验充分证明了该算法要优于传统的GLRAM算法。此外,在最后的实验当中,本文也发现该算法在融合过程中,第一次降维到的特征空间维数不会影响最终的重构效果,进一步提高了该算法在应用方面的能力。
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