基于子空間的人臉特征提取和識(shí)別算法研究.pdf

1、人臉識(shí)別是生物特征識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)之一，而抽取有效的鑒別特征是人臉識(shí)別研究的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。在眾多特征抽取方法中，子空間方法以描述能力強(qiáng)、計(jì)算代價(jià)小、有效等特點(diǎn)成為入臉識(shí)別的主流方法之一。本文以人臉識(shí)別的特征提取技術(shù)為研究目標(biāo)，重點(diǎn)以子空間分析方法為研究手段，進(jìn)行了更深入的研究。
　　 本研究首先結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，指出入臉識(shí)別中特征提取技術(shù)對(duì)于科研及應(yīng)用的重要意義，并且對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀及方法進(jìn)行了分析和總結(jié)；然后介紹了基于

2、子空間分析方法的基礎(chǔ)理論知識(shí)，針對(duì)特征提取技術(shù)進(jìn)行了深入系統(tǒng)地研究。最后，在深入分析現(xiàn)有理論和相關(guān)算法的基礎(chǔ)上，提出了三種改進(jìn)的基于子空間的特征提取算法并應(yīng)用于人臉識(shí)別：⑴基于局部保持投影的最大辨別信息投影。該算法在保持?jǐn)?shù)據(jù)集局部流形結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定的前提下，充分考慮了樣本的類別信息，使不同類數(shù)據(jù)點(diǎn)彼此更加分散，從而獲得了較好的鑒別能力。該算法在特定條件下可以轉(zhuǎn)換成MMC和LPP算法，是兩種算法的有機(jī)融合。⑵基于間距最大準(zhǔn)則的位最保持投影。