基于代數(shù)方法的人臉圖像特征提取與識(shí)別.pdf

1、該文較為系統(tǒng)地介紹了人臉識(shí)別技術(shù)的研究和發(fā)展,以代數(shù)方法為切入點(diǎn),進(jìn)行人臉識(shí)別技術(shù)的研究.分析已有的三種主要代數(shù)方法后,提出一種新的圖象代數(shù)特征提取方法,該方法基于特征矩陣和Fisher判別準(zhǔn)則,所提取的特征既含有最佳鑒別信息又具有某些代數(shù)和幾何不變性,是一種比較理想的代數(shù)特征.之后對(duì)基于相似性判別函數(shù)的圖象特征提取進(jìn)行了進(jìn)一步的研究.該文引入模糊數(shù)學(xué)中隸屬概念,定義圖象隸屬度,嘗試直接在圖象的代數(shù)特征上,構(gòu)造分類器,進(jìn)行識(shí)別.最后,分

2、析基于廣義最佳鑒別向量集方法,介紹Fukunaga維數(shù)定理,在此基礎(chǔ)上提出的維數(shù)相同時(shí),對(duì)于多類模式的子集即少數(shù)幾類模式而言,模式類數(shù)少的廣義最佳鑒別向量集的分離能力強(qiáng)于模式類數(shù)多的廣義最佳鑒別向量集的分離能力;由此提出分組決策方法,改進(jìn)算法,幾組對(duì)照實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,識(shí)別效果明顯得到改善.該文以代數(shù)方法為工具,從圖象的特征提取和應(yīng)用圖象特征進(jìn)行人臉識(shí)別兩方面進(jìn)行人臉識(shí)別兩個(gè)方面進(jìn)行了較為深入的研究.我們認(rèn)為人臉識(shí)別技術(shù)的研究富有挑戰(zhàn)而又充