【摘 要】
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该文研究人工智能中人脸识别的问题,由于受到光照以及人脸表情等各种因素的影响,论文中我采用的是改进的主成分分析算法(PCA)和Fisher LDA(FLD)算法相结合,使PCA算法具有灰度
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该文研究人工智能中人脸识别的问题,由于受到光照以及人脸表情等各种因素的影响,论文中我采用的是改进的主成分分析算法(PCA)和Fisher LDA(FLD)算法相结合,使PCA算法具有灰度归一化的能力。首先将训练样本的人脸图像进行预处理,将每一张图片转换成一个列向量,最后所有的列向量合成一个矩阵。利用K-L变换提取一个低位特征空间来表示人脸图像,得到特征脸空间。在Fisher鉴别准则下,求一个最佳鉴别方向,从高位特征向量投影到最佳鉴别方向上构成一个鉴别特征空间,训练样本获最佳描述特征,然后将特征脸空间降维,
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