【摘 要】
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人脸自动识别技术是用计算机分析人脸图像,从中提取有效的识别信息并自动鉴别的一种技术。作为生物特征识别的一种,人脸识别更为直接、友好而自然。因此,人脸识别自上个世纪
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人脸自动识别技术是用计算机分析人脸图像,从中提取有效的识别信息并自动鉴别的一种技术。作为生物特征识别的一种,人脸识别更为直接、友好而自然。因此,人脸识别自上个世纪以来一直受到研究者的极大关注。目前,人脸识别的算法很多,每种算法都有优点和缺点;因此近些年来,许多学者倾向于将几种算法混合起来实现人脸识别。本文也是从此角度出发,在改进了WPCA算法的基础上,将WPCA算法与LDA算法结合起来实现人脸识别。文论文的主要研究工作包括以下几个方面:第一,改进WPCA(加权主成分分析)算法。在已有分析算法之上,改进了人脸关键部位的加权函数,对每一维特征重新设定一个加权函数,根据测试样本点到加权子空间的距离进行分类,并确定出实验的最佳参数,得出实验结果,并与已有的算法在相同的实验环境下比较得出结果。第二,进行混合算法研究。首先,将WPCA和改进的加权算法分别作为整个算法的第一步;并在此基础之上,将线性判别分析引入,将高维空间的样本投影到低维空间,用LDA的分类法则来进行人脸的判断。然后,再将改进的WPCA算法与LDA算法结合起来进行实验。并设计出相应的实验系统。
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