基于簡化偽二維隱馬爾科夫模型的人臉識別模型.pdf

1、人臉識別技術(shù)是生物特征識別的關(guān)鍵技術(shù)之一,具有非常廣闊的應(yīng)用前景,但由于受光照條件、拍攝角度、姿態(tài)、表情和遮擋等實際環(huán)境的影響,同一人臉識別方法在不同的應(yīng)用環(huán)境下識別效果變化較大,因此,實現(xiàn)具有較高識別率、較低復雜性和較好魯棒性的人臉識別方法是當前人臉識別技術(shù)的主要研究方向。
　　本文通過對各種人臉識別方法比較之后,重點研究了識別率較高的隱馬爾科夫模型,但隱馬爾科夫模型計算復雜度較高,因此,降低復雜性是基于隱馬爾可夫模型的人臉識別

2、方法研究的重點。本文通過對人臉圖像鄰點相關(guān)性的深入分析,給出了一種適用于人臉識別的簡化偽二維隱馬爾可夫模型,并從理論和實驗兩方面對該模型進行算法分析和實驗驗證。主要工作如下:
　　1、針對目前二維隱馬爾科夫模型計算復雜度高的問題,通過對人臉圖像鄰點相關(guān)性的深入分析,本文充分簡化模型結(jié)構(gòu)和限制狀態(tài)轉(zhuǎn)移,給出一種簡化偽二維隱馬爾科夫模型。理論分析表明:模型雖然在形式上還是二階馬氏鏈,但是在計算復雜度上已經(jīng)變成了一階馬氏鏈,簡化程度比較