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浙江工业大学硕士学位论文基于PCA的人脸识别算法研究姓名:蔡巍伟申请学位级别:硕士专业:控制理论与控制工程指导教师:曹文明20041201基于PCA的人脸识别算法研究作者:蔡巍伟学位授予单位:浙江工业大学相似文献(1条)1.学位论文邸海燕人脸识别技术研究2005作为人工智能的一个重要应用,人脸的机器自动识别是一项极具挑战性的课题。目前,人脸识别及其应用已经渗透到多个学科,并在信号处理、智能控制、模式识别、机器视觉等领域取得了丰硕的成果。人脸识别不仅是科学家的兴趣所在,还受到各国政府和军队等权力部门的密切关注,世界上许多国家和地区的政府及工业界都十分关注并积极投资人脸识别的研究,其进展不仅促进科学和技术的进步,还会对各国的国力产生一定的影响。本文针对人脸识别亟需解决的4个问题进行了研究,包括人脸图像的预处理,提取最优的人脸特征,最优分类器的设计,将人工神经网络应用于人脸识别,本文的创造性研究成果主要有:(1)提出了基于模主元分析法(ModularPrincipalComponentAnalysis)和权值向量夹角余弦值(AngleBetweenImageVector)的人脸识别算法,这种算法简便,易于在工程上实现,试验结果表明其性能明显优于目前常用的基于特征脸的人脸识别算法。(2)将独立元分析法用于人脸的特征提取,并且引入了模的分块技术,提出了基于模独立元分析法(ModularIndependentComponentAnalysis)的人脸识别算法。试验结果表明,这种算法的执行时间较快,性能非常理想。(3)结合双权值神经网络(DoubleWeightsNeuralNetworks)的突出优点,提出了新的网络训练算法,将其用于人脸分类器的构造,提出了基于主元分析法(PrincipalComponentAnalysis)和双权值神经网络(DoubleWeightsNeuralNetworks)的人脸识别算法。引证文献(2条)1.任小康.李文静.靳艳峰基于粗糙集和mPCA的人脸识别算法[期刊论文]-计算机工程2008(14)2.安晓莉基于子空间分析的人脸识别算法研究[学位论文]硕士2006本文链接:授权使用:西北农林科技大学(xaxbnlkjdx),授权号:962bdbfb-3785-42e9-a39e-9e5d01024876下载时间:2010年12月31日
本文标题:基于PCA的人脸识别算法研究
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