改進的加權(quán)主成分分析算法實現(xiàn)人臉識別.pdf

1、人臉自動識別技術(shù)是用計算機分析人臉圖像，從中提取有效的識別信息并自動鑒別的一種技術(shù)。作為生物特征識別的一種，人臉識別更為直接、友好而自然。因此，人臉識別自上個世紀(jì)以來一直受到研究者的極大關(guān)注。 目前，人臉識別的算法很多，每種算法都有優(yōu)點和缺點；因此近些年來，許多學(xué)者傾向于將幾種算法混合起來實現(xiàn)人臉識別。本文也是從此角度出發(fā)，在改進了WPCA算法的基礎(chǔ)上，將WPCA算法與LDA算法結(jié)合起來實現(xiàn)人臉識別。 文論文的主要研究工

2、作包括以下幾個方面： 第一，改進WPCA(加權(quán)主成分分析)算法。在已有分析算法之上，改進了人臉關(guān)鍵部位的加權(quán)函數(shù)，對每一維特征重新設(shè)定一個加權(quán)函數(shù)，根據(jù)測試樣本點到加權(quán)子空間的距離進行分類，并確定出實驗的最佳參數(shù)，得出實驗結(jié)果，并與已有的算法在相同的實驗環(huán)境下比較得出結(jié)果。 第二，進行混合算法研究。首先，將WPCA和改進的加權(quán)算法分別作為整個算法的第一步；并在此基礎(chǔ)之上，將線性判別分析引入，將高維空間的樣本投影到低維空間