基于線性子空間與流形學習的人臉識別算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人臉識別是計算機視覺、圖像處理與模式識別領域中重要的研究課題之一,在信息安全、刑偵破案和視頻監(jiān)控等領域具有十分重要的意義。人類不需要任何訓練就可以識別出人臉,但機器自動識別人臉卻是一個難度很大的課題。本論文致力于基于靜止圖像的準正面人臉識別方法的研究,重點放在對人臉圖像子空間進行特征提取和識別。
　　子空間法是人臉識別中常用的特征提取方法。本文對線性子空間方法在人臉識別中的應用作了詳細的介紹,并對各種算法從理論分析和實驗結果進行比

2、較。其中線性判別分析方法在人臉特征提取中具有一定的優(yōu)勢。
　　流形學習方法是近期提出來的一種能夠有效檢測高維數(shù)據(jù)內(nèi)在本質(zhì)的機器學習方法,在子空間特征提取方法中引入流形學習方法是人臉識別技術發(fā)展的趨勢之一。
　　本文基于流形學習方法與線性子空間方法的研究,將二者進行結合,設計實現(xiàn)了一種新的人臉識別算法:局部最大間距線性判別嵌入(LMMLDE)。該方法利用改進的最大間距準則(MMC)對正交鄰域保持投影(ONPP)進行了改進,從而

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