基于改進GLRAM算法的人臉識別研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)是一種通過計算機技術(shù)分析人臉,從而抽取有效特征來鑒別某人身份的一種先進技術(shù)。這門技術(shù)不僅涉及模式識別、圖像處理等工程類學(xué)科,同時由于該技術(shù)需要研究人的表情、心理等因素,因此還涉及到生理學(xué)、心理學(xué)等其它非工程類學(xué)科。人臉識別是現(xiàn)今世界最為熱門的研究領(lǐng)域之一。
　　 本文所研究的算法是人臉識別中一種常用的子空間算法——GLRAM算法,與一般傳統(tǒng)的單邊主成分分析算法相比,該算法通過雙邊降維的方法,在保持較低重構(gòu)誤差的情況下

2、,可以取得更高的壓縮率。而該算法由于采用迭代求解,因此效率較低,本文深入分析該算法,總結(jié)該算法的優(yōu)缺點,以該算法的解為出發(fā)點,結(jié)合2DPCA算法的求解過程,提出了極限GLRAM算法,有效提高了傳統(tǒng)GLRAM算法的效率,然后針對該算法自身的一些不良性質(zhì)通過與PCA算法進行融合,進一步對算法進行了優(yōu)化,最終通過實驗驗證該算法的可行性,也通過實驗充分證明了該算法要優(yōu)于傳統(tǒng)的GLRAM算法。此外,在最后的實驗當(dāng)中,本文也發(fā)現(xiàn)該算法在融合過程中,