【摘 要】
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人脸识别技术是生物特征识别技术的一个重要分支,特征提取是人脸识别中的一个重要方面,特征提取的好坏直接关系到人脸识别的最终效果。传统的特征提取主要关注于一维特征提取
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人脸识别技术是生物特征识别技术的一个重要分支,特征提取是人脸识别中的一个重要方面,特征提取的好坏直接关系到人脸识别的最终效果。传统的特征提取主要关注于一维特征提取的研究,本文在已有二维特征提取方法的基础上,重点研究了二维特征融合算法和二维表示的稀疏保持投影算法,主要工作如下:(1)在二维局部保持投影算法和二维线性鉴别分析算法的基础上,利用典型相关分析的相关理论,本文将两种二维算法提出的特征集进行融合,提出了新的融合方法即2DCLPP算法,并在此基础上做了一定的改进。(2)在稀疏保持投影的基础上,将其扩展到二维特征提取领域,本文提出了二维表示的稀疏保持投影算法即2DSPP算法,该算法可以有效地提取特征和解决协方差矩阵奇异问题;此外,在2DSPP算法中,首先必须对图片进行二维稀疏表示,本文证明了二维稀疏表示系数和一维稀疏表示系数的一致性,从而将问题转化为求较为容易的一维稀疏表示系数。最后,本文分别在ORL人脸库,AR人脸库及Extended Yale人脸库上验证了2DCLPP算法和2DSPP算法的有效性。实验表明,2DCLPP是一种有效的特征融合办法,提取到的特征可以有效地用于分类;2DSPP是一种有效的二维特征提取方法,可以取得较好的识别效果。
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