基于核函數(shù)的人臉檢測研究.pdf

1、該論文首先概述了人臉檢測研究的發(fā)展現(xiàn)狀.在此基礎(chǔ)上,系統(tǒng)闡述了核函數(shù)理論的歷史起源、基礎(chǔ)理論、應(yīng)用算法.針對基于核函數(shù)的FISHER判別(KFD)、基于核函數(shù)的主元分析法(KPCA)以及核函數(shù)的構(gòu)造和參數(shù)選取作了一定的研究探討.最后將訓(xùn)練好的核函數(shù)人臉檢測機(jī)器應(yīng)用于非線性空間人臉樣本的檢測,取得了較為滿意的結(jié)果.第一部分,通過閱讀、學(xué)習(xí)大量中英文文獻(xiàn),概述了人臉檢測技術(shù)研究的現(xiàn)狀,對人臉識別系統(tǒng)中的傳統(tǒng)特征提取、分類方法作了綜述.針對人

2、臉檢測技術(shù)的非線性處理能力、降維能力、實(shí)時性、魯棒性,比較了各種方法的優(yōu)劣,提出了存在的疑難問題和該文的研究任務(wù).第二部分,從分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性和疑難點(diǎn)入手,討論了支持向量機(jī)取得成功的兩大關(guān)鍵要素——凸二次規(guī)劃和核函數(shù),由此引出了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和核函數(shù)理論.然后探討了一系列核函數(shù)思想與傳統(tǒng)的模式識別方法相結(jié)合的"核方法",如核FISHER判別、核主元分析法、核感知器,研究了核函數(shù)的構(gòu)造和參數(shù)的選取優(yōu)化.通過MATLAB仿真試驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了這些

3、方法,并對各自的性能進(jìn)行了比較;基于核函數(shù)理論和現(xiàn)有的人臉特征提取方法,針對樣本的非線性這一人臉檢測領(lǐng)域的重難點(diǎn),提出了改進(jìn)的核函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)器.第三部分,基于核函數(shù)方法,提出了一個基于核函數(shù)理論、方法的人臉檢測及驗(yàn)證算法.用改進(jìn)的SVM實(shí)現(xiàn)了人臉檢測,改進(jìn)的KPCA實(shí)現(xiàn)了人臉驗(yàn)證.并且給出了仿真試驗(yàn)的數(shù)據(jù)、圖片等結(jié)果,并對結(jié)果進(jìn)行了分類、比較和推論.實(shí)驗(yàn)證明,基于核函數(shù)的人臉檢測驗(yàn)證算法具有突出的小樣本學(xué)習(xí)能力,對處理非線性空間對象和降維