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文檔簡(jiǎn)介
1、在生物識(shí)別問(wèn)題中,特別是人臉識(shí)別領(lǐng)域,由于原始圖像的維數(shù)相當(dāng)高,直接在原始圖像的基礎(chǔ)上進(jìn)行處理,將加大算法的復(fù)雜度,并且對(duì)計(jì)算機(jī)的硬件性能也是一個(gè)挑戰(zhàn),因此特征抽取成為該領(lǐng)域最基本的問(wèn)題之一,抽取有效的鑒別特征是解決該問(wèn)題的關(guān)鍵。特征抽取的基本思想是將原始樣本映射(或變換)到某一低維特征空間,得到最能反映樣本本質(zhì)的低維樣本特征,這樣能有效地減少樣本的存儲(chǔ)量和處理速度,實(shí)現(xiàn)人臉的自動(dòng)分類(lèi)。 到目前為止,人們已給出了許多線性特征抽取
2、方法,如主成分分析(Principal Component Analysis,PCA或稱(chēng)K-L變換),F(xiàn)isher線性鑒別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA),獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是特征抽取的幾種經(jīng)典和廣泛使用的方法。 本文研究工作主要如下: (1)在二維主成分分析的基礎(chǔ)上,我們利用人臉圖像的對(duì)稱(chēng)性,提出了基于對(duì)稱(chēng)二維主成
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