高維空間幾何復雜體理論的研究及其在人臉識別中的應用.pdf

1、由于信息科學和高維空間的根本聯(lián)系，信息科學中的很多處理方法都可以在高維空間中找到對應的問題和解釋，高維空間幾何方法的發(fā)展為信息科學尋找新的發(fā)展方向提供思路。本文正是以分析解決模式識別問題為目標和出發(fā)點，研究了高維空間幾何復雜體理論。 論文首先引入高維空間的一些基本概念及公理，并對運用在模式識別中的距離算法加以總結和補充。重點分析研究了高維空間點覆蓋的方法，然后以人臉在高維空間中的點為例，分析了人臉圖像在高維空間中的分布情況。本文

2、還提出了多自由度神經元模型，研究了它的學習算法。最后，將基于多自由度神經元模型的認知算法應用于人臉識別實驗，驗證了算法的有效性。實驗過程說明： 1) 基于認知算法的人臉識別系統(tǒng)，對每一類樣本的訓練獨立，對于新增類型，不會影響原有的已經訓練好的類型。 2) 實驗的數(shù)據(jù)是連續(xù)的，這也是仿生模式識別系統(tǒng)實現(xiàn)的基本要求。 3) 仿生模式識別采用高維空間復雜幾何形體覆蓋的方法構造樣本空間。 本論文的創(chuàng)新之處是：