人臉識(shí)別中圖像特征選取的研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)就是利用計(jì)算機(jī)分析人臉圖像,提取有效的識(shí)別信息來辨認(rèn)身份或者判別待定狀態(tài)的一門技術(shù)。它結(jié)合人工智能、計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識(shí)別、心理學(xué)等研究領(lǐng)域,是當(dāng)前人工智能和模式識(shí)別研究中的熱點(diǎn)之一。
　　 在人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域中,采用什么樣的特征來表示人臉模式以及如何有效提取這種特征,往往決定了人臉識(shí)別效果的好壞。本文針對(duì)人臉識(shí)別中的圖像特征,圍繞如何提取和選擇特征來有效地表示人臉模式開展研究工作:
　　 首先,針對(duì)主成分

2、分析(PCA)人臉識(shí)別算法在特征選擇方面存在的問題,提出了基于動(dòng)態(tài)主成分子空間的人臉識(shí)別算法。該方法從圖像重建的角度出發(fā),通過對(duì)主成分作用的分析,利用多元線性回歸分析理論對(duì)已經(jīng)訓(xùn)練好的初選特征子空間進(jìn)一步篩選,從而去掉那些干擾識(shí)別結(jié)果的特征主成分,選擇更加有利于該待識(shí)別圖像的特征主成分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法比傳統(tǒng)的基于靜態(tài)主成分子空間算法識(shí)別效果明顯改善。
　　 其次,Gabor特征能從不同的方向和尺度很好地表示人臉圖片的局部特

3、征,但是傳統(tǒng)利用Gabor特征的方法卻忽略了原始人臉圖片所包含的豐富的全局特征。本文把Gabor特征和原始的圖片信息結(jié)合起來,形成增強(qiáng)的Gabor特征,并結(jié)合直接分步線性判別分析(DF LDA)算法,提出了一種人臉識(shí)別新方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有識(shí)別率高、性能穩(wěn)健的特點(diǎn)。
　　 最后,根據(jù)研究工作需要,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了幾種主要的人臉識(shí)別方法,并能對(duì)提取的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行形象化的演示。同時(shí),在該系統(tǒng)中加入了交