人臉識別中圖像特征選取的研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)就是利用計算機分析人臉圖像,提取有效的識別信息來辨認身份或者判別待定狀態(tài)的一門技術(shù)。它結(jié)合人工智能、計算機圖像處理、模式識別、心理學等研究領(lǐng)域,是當前人工智能和模式識別研究中的熱點之一。
　　 在人臉識別技術(shù)領(lǐng)域中,采用什么樣的特征來表示人臉模式以及如何有效提取這種特征,往往決定了人臉識別效果的好壞。本文針對人臉識別中的圖像特征,圍繞如何提取和選擇特征來有效地表示人臉模式開展研究工作:
　　 首先,針對主成分

2、分析(PCA)人臉識別算法在特征選擇方面存在的問題,提出了基于動態(tài)主成分子空間的人臉識別算法。該方法從圖像重建的角度出發(fā),通過對主成分作用的分析,利用多元線性回歸分析理論對已經(jīng)訓練好的初選特征子空間進一步篩選,從而去掉那些干擾識別結(jié)果的特征主成分,選擇更加有利于該待識別圖像的特征主成分。實驗結(jié)果表明,該算法比傳統(tǒng)的基于靜態(tài)主成分子空間算法識別效果明顯改善。
　　 其次,Gabor特征能從不同的方向和尺度很好地表示人臉圖片的局部特

3、征,但是傳統(tǒng)利用Gabor特征的方法卻忽略了原始人臉圖片所包含的豐富的全局特征。本文把Gabor特征和原始的圖片信息結(jié)合起來,形成增強的Gabor特征,并結(jié)合直接分步線性判別分析(DF LDA)算法,提出了一種人臉識別新方法。實驗結(jié)果表明,該算法具有識別率高、性能穩(wěn)健的特點。
　　 最后,根據(jù)研究工作需要,設(shè)計并實現(xiàn)了人臉識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)實現(xiàn)了幾種主要的人臉識別方法,并能對提取的特征數(shù)據(jù)進行形象化的演示。同時,在該系統(tǒng)中加入了交