基于Gabor特征的LDA人臉識(shí)別.pdf

1、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法現(xiàn)在已經(jīng)成功地被應(yīng)用到了很多目標(biāo)識(shí)別的問(wèn)題當(dāng)中，其中一個(gè)經(jīng)典的例子就是應(yīng)用于人臉識(shí)別，這也可以說(shuō)是模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。其中基于主成分分析(PCA)的特征臉?lè)椒ê蚮isher臉?lè)椒ň褪鞘志哂写硇缘幕诮y(tǒng)計(jì)的人臉識(shí)別方法。本文針對(duì)這兩類方法在具體應(yīng)用中體現(xiàn)出的不足之處，進(jìn)一步提出將人臉圖像的GABOR特征和ADABOOST算法以及LDA(LinearDiscriminantAnalysis)算法相結(jié)合來(lái)進(jìn)行人

2、臉識(shí)別，并且得到了一個(gè)很好的識(shí)別結(jié)果。 本文首先闡述了人臉識(shí)別的研究歷史和簡(jiǎn)單介紹了一些常用的人臉識(shí)別的基本方法，并且介紹了人臉圖像的預(yù)處理過(guò)程，然后分別詳細(xì)介紹了Gabor濾波的原理及在人臉識(shí)別中的作用和怎樣用Adaboost方法選取特征的過(guò)程。然后，對(duì)本課題中涉及到的主要工具，Gabor特征和AdaBoost還有LDA方法做了具體介紹。特別是LDA方法，它較好地克服了由于樣本數(shù)和特征維數(shù)的巨大差異而帶來(lái)的小樣本問(wèn)題。重新定義