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文檔簡介
1、本文主要針對人臉圖像預處理,特征提取兩個方面進行深入討論。 介紹了DCT在人臉識別中的降維應用:DCT變換系數(shù)矩陣左上角的有限個系數(shù)包含了人臉圖像的大部分信息,這部分信息更有利于識別,因此僅保留這部分系數(shù)可以起到降維的目的。然后借助DCT提出了一種人臉圖像預處理方法:基于DCT特性的光線補償。這種方法利用了DCT變換本身的特點:特定DCT系數(shù)對偏光照射負主要責任,通過處理這些系數(shù)可以對人臉圖像進行光線補償。 Fisher
2、線性判別分析在人臉識別應用中取得了很好的效果。本文在DCT的基礎(chǔ)上,提出了兩種新的基于Fisher線性判別分析的人臉識別方法:基于DCT的D-LDA方法,基于DCT的改進零空間方法。為了縮短識別時間,證明了直接在DCT域上應用D-LDA方法與零空間方法是可行的。對于前一種方法,在對類問散布矩陣做特征分析之前先用DCT降維,使能量集中,從而保留了類內(nèi)散布矩陣的零空間信息,另外,重新定義了Fisher線性判別準則。對于后一種方法,傳統(tǒng)的像素
3、聚類方法降維不僅算法復雜,而且丟失了許多有用信息,使用DCT變換代替?zhèn)鹘y(tǒng)的像素聚類過程,從而盡可能多的保留了有利于分類的信息。對兩種方法,都采用了一種加權(quán)求解總的類間散布矩陣和總的類內(nèi)散布矩陣的策略:對總的類間散布矩陣,通過適當?shù)臋?quán)函數(shù)加大距離較近兩類的作用,因為相鄰較近的兩類的誤分可能性比較大;對于總的類內(nèi)散布矩陣,通過選擇適當?shù)臋?quán)函數(shù)來減小邊緣類的影響,因為邊緣類在原始輸入空間已經(jīng)能很好與其它類分開,那么在特征提取后的予空間中,邊緣
4、類的類內(nèi)散布矩陣是否壓縮對最后分類的影響不大。實驗結(jié)果表明,加權(quán)策略能夠取得更好的試驗效果。 為了在進一步降維時取得較好的識別效果,本文引入一種迭代的線性判別分析方法“Fractional-step線性判別分析(簡稱F-LDA)”應用到人臉識別中。由于F-LDA直接應用于高維空間的計算復雜度太大,一般是不能直接使用的,經(jīng)過先前的特征提取階段已使維數(shù)足夠降低,所以能夠與F-LDA相結(jié)合。對所提出的算法,在ORL與Yale人臉庫上進
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