MFA與SVD模糊融合的人臉識(shí)別研究.pdf

1、人臉識(shí)別是一種基于生物特征的識(shí)別技術(shù)，廣泛應(yīng)用于很多行業(yè)，同時(shí)吸引了越來(lái)越多研究者的關(guān)注與研究。本文首先概述了人臉識(shí)別的研究背景和研究意義，再依據(jù)整個(gè)人臉特征是否作為人臉識(shí)別系統(tǒng)的輸入，把人臉識(shí)別算法分為三類:基于整體特征的算法，基于局部特征的算法和融合的方法。在受控條件下，當(dāng)前人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能達(dá)到一個(gè)令人滿意的水平。在非受控條件下，人臉識(shí)別性能大幅降低，為解決人臉識(shí)別中存在的一些問(wèn)題，本文提出如下兩方面的創(chuàng)新之處。
　　顏水成

2、等人提出的基于圖譜理論的流形學(xué)習(xí)方法，之后楊健等人提出的二維邊際費(fèi)希爾分析，本文以此為基礎(chǔ)，對(duì)于二維邊際費(fèi)希爾分析算法中識(shí)別率對(duì)鄰域大小敏感的問(wèn)題，提出基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的二維無(wú)參邊際費(fèi)希爾分析算法。它不僅保留了圖像的結(jié)構(gòu)化特征，而且無(wú)需調(diào)節(jié)參數(shù)，由訓(xùn)練樣本自適應(yīng)獲得最佳參數(shù)值使識(shí)別率達(dá)到最大。
　　為解決自然界中人臉圖像存在姿態(tài)和表情等復(fù)雜變化，單一的特征提取方法無(wú)法滿足進(jìn)一步提高識(shí)別率的問(wèn)題，本文進(jìn)一步提出了二維無(wú)參邊際費(fèi)希爾