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《中南大学》 2004年
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基于综合集成的人脸识别

赵桂敏  
【摘要】:人脸识别在模式识别领域的发展和应用方面都有着重要意义,目前是一个非常活跃的研究方向。人脸识别问题一般可以描述为:从背景图像中检测人脸;抽取人脸识别特征;最后进行匹配和识别。本文在人脸识别的三个主要环节上均进行了研究工作,主要工作体现在以下几个方面: (1)提出了基于子空间特征的人脸检测方法。论文中利用K-L变换得到特征脸子空间,进而得到样本在该空间上的投影系数。在此基础上,采用模糊聚类和加权K近邻分类器相结合的方法进行人脸检测,使得人脸检测速度明显提高。 (2)在基于子空间方法的人脸识别中,为了克服NMF方法不能提取图像局部特征信息的缺点,提出用局部NMF方法提取人脸子空间特征,该方法能够提取图像的局部特征信息,有利于提高人脸识别率。将Bagging思想用于神经网络,进一步提高神经网络的分类准确率和泛化能力。 (3)在基于几何特征的人脸识别中,为了克服眼睛定位不准确的缺点,提出一种根据几何特征定位人眼,然后采用特征眼模板进行二级验证的定位方法。 (4)考虑到子空间特征和几何特征反映的是不同模式的特征信息,提出综合集成的人脸识别方法。在综合集成过程中,为克服分类器权系数确定的不灵活性,提出基于神经网络和遗传算法动态确定权系数估计器的方法。 实验证明,基于以上方法的人脸识别,比单独采用子空间特征或几何特征进行识别,识别率明显提高。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP391.4

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