【摘 要】
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人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题,在法律、商业等领域有着广泛的应用前景.由于人脸图像的特殊性,人脸识别问题也是模式识别领域的一个相当困难的问题,要使这一技术成为完全成熟的技术还有许多工作需要去做.该文结合主成分分析(PCA)人脸识别算法,对其中的部分问题分别进行了深入的研究与探讨,并给出了相应的解决方案.该文工作包括:(1).该文从基于图像整体代数特征PCA算法着手,主要介绍了"
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人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题,在法律、商业等领域有着广泛的应用前景.由于人脸图像的特殊性,人脸识别问题也是模式识别领域的一个相当困难的问题,要使这一技术成为完全成熟的技术还有许多工作需要去做.该文结合主成分分析(PCA)人脸识别算法,对其中的部分问题分别进行了深入的研究与探讨,并给出了相应的解决方案.该文工作包括:(1).该文从基于图像整体代数特征PCA算法着手,主要介绍了"特征脸"算法的原理和实现过程,对组成特征投影空间的特征值选择问题,距离度量方法问题及训练样本的选择等进行了一定的研究.主要针对识别准确率,同时兼顾到运算量,该文提出针对不同的样本集,可以综合运算量和识别准确率两个方面,考虑选择不同的特征向量来组成特征空间.同时训练样本的选择也会一定程度上影响识别率.在ORL和Yale人脸数据库上进行的实验也证明了这一点.(2).该文针对传统的PCA算法存在的运算量大的缺点,通过对一般的用于人脸识别的小波变换方法加以改进,提出了一种基于小波变换的PCA算法.该算法将小波分解后的细节图像和垂直方向图像结合起来用于PCA的训练识别,取得了优于一般小波方法而与传统PCA算法几乎等同的识别效果,同时,大大减少了PCA算法的运算量,速度提高了6倍多.(3).该文针对在每类存在较多样本的情况下,PCA算法无法有效的利用这些样本提高识别率的问题,提出了一种基于独立类别的PCA&SVM的人脸识别算法.该算法通过对每一类别单独使用PCA提取特征子空间后,将投影所得到的特征向量用于构造各类别对应的支持向量机,然后对测试样本进行分类.由于算法对单个类别的多训练样本进行特征提取,因此更为有效的描述了样本的特征空间,同时结合SVM处理高维数据分割的强大能力,取得了很好的识别效果.
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