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1、張量的多線性方法把人臉圖象看作是幾何結(jié)構(gòu),表情,姿態(tài)和光照等多種因素的綜合結(jié)果,然后運(yùn)用張量方法分離出各個(gè)因素(如姿態(tài),光照,人等)子空間,應(yīng)用到人臉識(shí)別中。這與線性子空間方法相比,允許人臉姿態(tài)和光照較大的變化,而計(jì)算量上又優(yōu)于非線性子空間方法。本文根據(jù)這個(gè)思想,進(jìn)行以下研究工作:
⑴鑒于彩色信息能提升人臉識(shí)別的性能,本文提出一種彩色張量框架下的人臉識(shí)別算法,該算法在張量的多線性方法基礎(chǔ)上通過分解三維顏色張量融入彩色信息,
2、并結(jié)合(2D)2-PCA的降維。一方面,(2D)2-PCA能減少冗余信息,提取有用信息,而且降維能提高執(zhí)行效率;另一方面,彩色信息的融入能增加有用信息,提高識(shí)別率。該算法在Weizmann數(shù)據(jù)庫(kù)和Facepix數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了驗(yàn)證和比較,相比原有方法,性能上得到了顯著的提高。
⑵張量的分解是PCA在高階上的擴(kuò)展,目前并存著多種張量分解方法,各有自己的優(yōu)缺點(diǎn),沒有一種方法能滿足PCA(matrix SVD)的所有性質(zhì)。本文在O
3、RL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上比較分析了四種經(jīng)典的張量分解方法:Higher-Order Singular Value Decomposition (HO-SVD),Higher-Order Orthogonal Iteration (HOOI),Slice Projection (SP),和 Multislice Projection(MP)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示這四種方法用到人臉識(shí)別上沒有多大區(qū)別,這主要是因?yàn)槿四槒埩繑?shù)據(jù)不是大張量,較小的擬合度差別并不
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