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基于子空间的人脸识别算法研究

张春雨  
【摘要】: 本文从人脸图像特征提取的角度,对基于子空间的人脸识别算法进行了讨论分析,提出了新算法。 1.将用于线性回归的偏最小二乘算法(PLS)和分类偏最小二乘算法(CPLS)用于人脸识别,同时将规范主元分析算法(CCA)用于人脸识别。并分析了它们与Fisher算法、PCA算法的本质联系。 2.基于核函数的鉴别矢量集人脸识别算法研究。 利用支持向量机中核映射的概念,提出了基于核的无相关鉴别矢量集算法(KUFDA)以及改进的基于核的无相关鉴别矢量集算法(MKUFDA)。由于以上两种算法求取的鉴别矢量集是不正交的,使得由鉴别矢量集张成的空间和原空间存在尺度上的变化,由此提出了基于核的全局正交Foley-Sammon鉴别矢量集算法(KGOFS)。 3.基于图像矩阵的鉴别矢量集人脸识别算法研究。 在基于图像矩阵的数据表示模型的基础上,提出了基于图像矩阵的Fisher鉴别矢量集算法(IMFDA)。同时亦给出了非迭代的基于图像矩阵的低秩分解算法(AGLRAM)和非迭代的基于图像矩阵的双线性Fisher鉴别矢量集算法(ATDLDA)。


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