基于Gabor濾波和流形學習理論的人臉識別算法研究.pdf

1、本文以人臉識別為目標，圍繞著提高人臉識別的性能及其魯棒性。主要研究了基于Gabor濾波和流形學習理論的人臉識別算法，主要完成的工作如下：
　　(1)探討了人臉識別技術的研究現(xiàn)狀及其意義和現(xiàn)如今主要研究的方法及其存在的難題，提出了本課題的人臉識別算法流程。同時探討分析一些經典的線性和非線性流形學習算法，并分析其原理和核心思想，同時總結各個算法的優(yōu)缺點。
　　(2)探討了Gabor濾波的基礎知識及其在人臉識別中Gabor的特征提

2、取算法，在分析了二維Gabor濾波器性能和參數(shù)的選擇之后，提出了一種FFT提速Gabor的特征提取方法。
　　(3)提出了一種不相關判別的自適應局部切空間排列算法(UDALLTSA)。該算法主要基于分析基于Gabor濾波與線性局部切空間排列算法的特點，針對LLTSA的無監(jiān)督學習、基向量約束以及k近鄰選取等缺陷進行改進的算法。通過實驗證實該算法的性能方面遠高于原始算法，其魯棒性好。
　　(4)提出了一種不相關的自適應局部線性的