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文檔簡介
1、人臉識別是當(dāng)前計算機模式識別領(lǐng)域中的一個非?;钴S的研究課題,在安全檢測、身份驗證、軍事、商業(yè)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景?;谌四樧R別的自動身份認(rèn)證具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。但是通過人臉圖像來進(jìn)行識別仍然面臨巨大的挑戰(zhàn),要使這一技術(shù)成為完全成熟的技術(shù)還有許多工作需要做。
本文以人臉識別為目標(biāo),以基于子空間分析的人臉特征提取技術(shù)為重點進(jìn)行了相關(guān)研究。本文的主要工作如下:
深入分析了主成分分析(Principal
2、 Component Analysis,PCA)方法的基本原理,PCA方法最顯著的優(yōu)點是能用低維特征向量來估計原始樣本,基于此特點將它用來實現(xiàn)對人臉的識別。此外本文還深入分析了PCA中遇到的特征值選擇和距離準(zhǔn)則的選取問題。
研究了線性判別分析方法(Linear Discriminate Analysis,LDA),針對人臉識別中的小樣本問題本文提出了先用主成分分析(PCA)方法減少特征空間維數(shù),再利用線性判別方法實現(xiàn)對人臉
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