【摘 要】
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近几十年来,随着人脸识别研究的深入,该技术在各个领域开始广泛应用.人脸识别研究的关键问题是如何提取和描述不同个体的人脸特征,并使之区分.但人脸图像携带的信息量较大,容易受到光照、表情等因素的影响.当人脸图像样本的维数非常高时,将导致所谓的“维数灾难”.本文对特征降维的两个最经典的算法,主成分分析算法和线性判别分析算法展开深入研究,在算法引到复域中讨论,并研究算法在人脸识领域的应用.本文的主要工作如
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近几十年来,随着人脸识别研究的深入,该技术在各个领域开始广泛应用.人脸识别研究的关键问题是如何提取和描述不同个体的人脸特征,并使之区分.但人脸图像携带的信息量较大,容易受到光照、表情等因素的影响.当人脸图像样本的维数非常高时,将导致所谓的“维数灾难”.本文对特征降维的两个最经典的算法,主成分分析算法和线性判别分析算法展开深入研究,在算法引到复域中讨论,并研究算法在人脸识领域的应用.本文的主要工作如下:1.对研究背景,研究现状做详细介绍.介绍了人脸识别的发展及主要的降维算法研究现状,详细介绍了二维主成分分析算法及二维线性判别算法的思想原理.2.提出并讨论了复域2DPCA融合2DLDA算法,该方法有效解决了人脸图像特征提取无法有效利用到垂直判别特征的问题.并详细介绍了算法思想以及分类过程,最后在标准的ORL人脸数据库及Yale人脸数据库上的实验表明该算法相较传统算法的优势.3.提出并讨论了基于模块化的复域2DPCA融合2DLDA算法,该方法是将人脸图像矩阵划分为多个相同大小的子模式块,接着将原人脸图像中对应位置的子块各自组成子模式训练集,基于子模式的方法不仅保留了子块之间的空间位置关系,也有效地凸显了人脸图像的局部特征信息.接着,我们也详细介绍了算法思想以及分类过程.最后给出该算法在ORL人脸数据库及Yale人脸数据库上的实验结果.
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