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1、有監(jiān)督的無參數(shù)核局部保持投影及人臉識別重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文(學(xué)術(shù)學(xué)位)學(xué)生姓名:許凱強(qiáng)指導(dǎo)教師:龔劬教授專業(yè):應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科門類:理學(xué)重慶大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院二O一六年四月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要作為生物特征識別技術(shù)的一種,人臉識別技術(shù)以其獨(dú)有的非強(qiáng)迫性、較好的隱蔽性等特點(diǎn)逐漸被研究者所重視,日益成為鑒別身份的重要技術(shù)手段。人臉識別系統(tǒng)主要分為人臉檢測、人臉圖像預(yù)處理、特征提取以及分類四個(gè)階段。其中,特征提取是人臉識別系統(tǒng)的核心組
2、成部分,特征提取效果的優(yōu)劣直接影響到人臉識別的準(zhǔn)確率。本文圍繞特征提取算法進(jìn)行研究,總結(jié)如下:1、闡述了主成分分析(PCA)算法和矩陣的奇異值分解(SVD)思想,進(jìn)一步介紹將PCA降維后的數(shù)據(jù)應(yīng)用到局部保持投影(LPP)算法中,解決了LPP算法中的奇異值問題。但是LPP算法存在計(jì)算權(quán)矩陣時(shí)的參數(shù)選擇問題以及求解廣義特征方程常遇的奇異性問題,為了解決這兩個(gè)問題,本文研究了基于奇異值分解的有監(jiān)督無參數(shù)局部保持投影(PSLPP)算法,首先利用
3、樣本的類別信息以及對離群數(shù)據(jù)更為魯棒的余弦距離來描述樣本點(diǎn)對之間的相似度,以該相似度為邊權(quán),構(gòu)造無參數(shù)近鄰圖,解決了參數(shù)選擇問題。其次用奇異值分解方法對樣本矩陣進(jìn)行二次投影,解決了奇異性問題。在L和Yale人臉庫上的仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文算法有效,與局部保持投影算法和無參數(shù)局部保持投影算法相比,能夠得到更高的識別率。2、為解決線性不可分問題,利用核函數(shù)將主成分分析(PCA)、局部保持投影(LPP)算法做進(jìn)一步推廣,得到核主成分分析(KPCA
4、)、核局部保持投影(KLPP)算法。針對KLPP算法在計(jì)算權(quán)矩陣時(shí)的參數(shù)選擇問題,本文研究了有監(jiān)督的無參數(shù)核局部保持投影(PSKLPP)算法,通過將歐式距離改為對離群數(shù)據(jù)更為魯棒的余弦距離,構(gòu)造無參數(shù)近鄰圖,利用核方法提取人臉圖像中的非線性信息,并將其投影在一個(gè)高維非線性空間,運(yùn)用局部保持投影算法得到一線性映射,有效避免了在計(jì)算權(quán)矩陣過程中面臨的參數(shù)選擇問題。在L和Yale人臉庫上的仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文算法有效,與主成分分析、核主成分分析
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