人臉識(shí)別的線性子空間方法研究.pdf

1、線性子空間方法是人臉識(shí)別的主流方法之一，具有描述性強(qiáng)、計(jì)算代價(jià)小、易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，故受到廣泛的關(guān)注。該文就有關(guān)線性子空間方法的理論和相關(guān)算法進(jìn)行了深入的研究，所提出的算法在人臉識(shí)別上表現(xiàn)良好。 該文首先研究了線性鑒別分析用于人臉識(shí)別時(shí)遇到的高維小樣本問(wèn)題。解釋了IFDA(Inverse FDA)算法的合理性，建立了IFDA的理論基礎(chǔ)。在ORL和Yale人臉庫(kù)上的仿真試驗(yàn)比較了LDA統(tǒng)一框架算法、MMC和IFDA解決小樣本問(wèn)題的能力

2、，揭示出它們的一些特性。 該文研究了基于圖像矩陣的線性鑒別分析進(jìn)行圖像壓縮時(shí)的方向性問(wèn)題，并提出了一種新的距離度量用于圖像特征識(shí)別。通過(guò)仿真試驗(yàn)得出了有現(xiàn)實(shí)意義的結(jié)論并證實(shí)了本文所提出距離度量的有效性。 該文揭示了在小類別人臉識(shí)別問(wèn)題上ICA方法的獨(dú)特性質(zhì)。以一種新的方式證明了ICA以PCA作為基準(zhǔn)算法的結(jié)論，并且討論了特征選擇與ICA人臉識(shí)別算法的適應(yīng)性問(wèn)題。最后，提出了一種稱為監(jiān)督化ICA(SICA)的新的人臉識(shí)別方