人臉特征提取理論及其應用的研究.pdf

1、近些年來，隨著科學技術(shù)的發(fā)展和社會的進步，人們對自動、快速、有效的身份鑒別的要求日益迫切。人臉作為主要的面部特征，具有直接、友好、方便且信息量大等特點，成為最直接的身份鑒別手段。特征提取是人臉識別的重要步驟，特征提取的好壞將直接影響到分類的效果。本文主要研究了人臉圖像特征提取的方法，主要內(nèi)容如下： 1.介紹了人臉特征提取的常用方法：主分量分析、獨立分量分析、線性鑒別法、Fisherface 方法、統(tǒng)計不相關(guān)方法及核空間的特征提取

2、方法，探討了不同方法的優(yōu)缺點并給出了詳細的實驗結(jié)果與性能分析。 2.把模糊方法引入到人臉特征提取中，計算模糊情況下類內(nèi)散布矩陣和類間散布矩陣，從而獲得更佳的投影方向，實驗表明了該方法的有效性。 3.受萬有引力定律的啟發(fā)，我們建立了基于萬有引力定律的人臉識別模型。首先用PCA 對圖像進行特征提取,然后建立圖像與圖像之間的相似度模型以及類別對圖像潛在作用力的表達式,該作用力大小決定圖像所屬的類別。在ORL 上的實驗表明,該模