基于隱馬爾可夫模型的人臉識別技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人臉識別技術是模式識別和機器視覺領域最富挑戰(zhàn)性的研究課題之一，它在人機交互、安全監(jiān)視、身份認證等方面有著非常廣闊的應用前景。隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)作為一種統(tǒng)計的識別方法，能夠將人臉各個器官的數(shù)值特征有效地結合起來對其進行描述和識別，因而可以取得較好的識別結果。
　　 本文首先針對HMM方法在特征提取方面的不足進行改進，分別采用主成分分析、非負矩陣分解、離散余弦變換以及奇異值分解，從原始圖

2、像中提取較為魯棒的特征信息，并將其作為觀察矢量對HMM進行訓練和識別。實驗表明，文中方法在提高識別率的同時，也明顯地提高了識別效率。
　　 其次，本文從信息融合的角度對HMM方法進行了改進。傳統(tǒng)HMM方法中，通過重疊采樣得到的觀察序列能夠建立高精度的人臉模型，但訓練和識別的時間比較長。本文在非重疊采樣的方式下，分別采用特征級融合和決策級調整的方法對其進行改進。在特征級采用典型相關分析將兩種不同的特征矢量進行融合，并將融合后的特征

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