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基于流形的人脸识别子空间特征提取算法研究

高知行  
【摘要】: 人脸识别技术作为一项生物特征识别技术具有十分重要的意义。人脸识别技术涉及到了计算机技术,图像处理,模式识别和机器视觉等多个领域。一个完整的人脸识别系统,应该具有两个必不可少的部分:特征提取和分类器识别。特征提取部分处理原始人脸图像,将其中对分类有用的信息提取出来,并将高维数据降到低维;分类器对特征信息进行分类,得到人脸图像的类别信息。流形学习方法是最近提出来的一种能够有效的检测到高维数据内在本质的机器学习方法。在子空间特征提取方法中引入流形学习技术是目前人脸识别技术发展的趋势之一。文中基于流形学习方法,从事人脸识别系统中特征提取和分类器的研究,在已有的半监督方法基础上,分析了原有的缺陷,提出了一种改进的半监督判别分析算法。在ORL数据库和Yale数据库人脸库上进行的仿真实验结果表明,文中所提的半监督判别分析算法及人脸识别系统具有良好的识别性能。


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