基于KL投影和奇异值分解相融合的人脸识别方法的研究

四川大学硕士学位论文基于KL投影和奇异值分解相融合的人脸识别方法的研究姓名：羊牧申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：周激流;陆敏春20040501基于KL投影和奇异值分解相融合的人脸识别方法的研究作者：羊牧学位授予单位：四川大学相似文献(3条)1.学位论文赵旻基于KL算法的人脸识别理论的研究及系统实现2004自1980年以来,人脸识别就已是生物特征识别技术的一个研究热点,也是计算机视觉和模式识别领域最富挑战性的课题之一.与指纹识别等其它生物特征识别技术相比较,人脸识别具有非接触性的、界面友好的特点,它使用起来易于被用户接受.该文主要研究了人脸识别技术中的人脸特征提取和特征比对技术.该文第一章概述了近年来人脸识别方面的一些研究,介绍了人脸检测、人脸跟踪、人脸识别的理论、技术与过程.该文第二章提出了一个基于Sw矩阵的KL算法.对Sw矩阵的特征向量使用Schmidt正交变换化,这一过程消除了向量间的相关性从而提高了位于特征向量坐标轴小夹角内样本点的分类性能.在特征向量的选择中,该算法还用到了训练集的类别标签和类别平均向量的判别信息.该文第三章的特征分类中,距离测量选择了最佳距离度量最近邻法,该文还提出了一个新颖的测量方法——优中选优,这是一种经实验证实正确并可有效提高识别效率的方法.实验证明该文算法非常有效.2.期刊论文羊牧.周激流.胡艳梅.YANGMu.ZHOUJi-liu.HUYan-mei基于SVD和KL投影相融合的人脸识别算法-成都信息工程学院学报2007,22(5)在已有的PCA人脸识别算法的基础上构建了一种基于奇异值分解和KL投影相融合的人脸识别方法.方法对人脸图像进行奇异值分解与KL变换,随后将KL投影的主特征向量和SVD特征向量进行线性融合形成新的特征向量,并以此作为判别标准.经试验测试该方法消除了当检测库中人脸的姿态变化时人脸图像间的相关性下降对识别正确率的影响,大大的提高了人脸识别的正确率.3.学位论文王新春基于小波神经网络的人脸识别2003用计算机进行人脸识别是当今的一个研究热点和难点,尤其是已知样本集中每个人只有一个样本的情况.该论文围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究.主要有:对人脸识别的研究工作进行了综述;在KL算法的基础上提出了新的基于KL的特征提取方法,克服了KL算法计算量大,计算时间长的缺点,实验结果表明该算法具有较好的效果;提出了基于小波神经网络的人脸识别算法,该算法将小波变换理论与人工神经网络的思想相结合,并将其应用于人脸识别,该方法的有效性及正确性受到了实验的验证;提出了小波神经网络步长调整的新算法,该算法加速了网络的收敛速度.本文链接：授权使用：杭州电子科技大学(hzdzkj)，授权号：69a7112a-f518-44bb-ab31-9dd1009f2084下载时间：2010年8月13日