基于非線性模式識別方法的人臉識別技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩64頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、西南科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于非線性模式識別方法的人臉識別技術(shù)研究與應(yīng)用姓名：何磊申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用指導(dǎo)教師：林茂松張暉20090402西南科技大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1I頁AbstractFacerecognitionisallimportantbranchofbiologicalfeatureidentificationConsiderableattentionhasbeenpaidtofacerecognitionf

2、oritsadvantagescomparedtootherbiologicalfeaturesDuetotheimportanceofhumanbeinginthemultimediainformation，therecognitionbasedonaperson’Sbiometricsinformationisoneoftheimportanttopicsincomputervisionandpatternrecognitionin

3、past20yearsFacerecognitionisatypeofhighdimensionalpatternrecognitionAlthoughlinearstatisticstechniqueshavebeenfullydeveloped，theyarestillinadequatetodescribethecomplexityofrealfaceimagesbecauseoftheillumination，facialexp

4、ressionandposevariationHenceit’SnecessarytoextendthelineartechniquestothenonlinearonesInthisthesis，theresearchtofocusesonmanifoldlearningandthemosteffectivefeatureextractionTheemphasisisontheextensionInthisthesis，twonove

5、lmanifoldlearningmethodsareproposedfortheattributesoffacerecognitionTheprimarycontributionsandoriginalideasincludedinthisthesisaresummarizedbelow：(1)ItiswellknownthattheIsometricProjectionalgorithmissufferedbycomputation

6、alcomplicationandnoisesensibilityAsPrincipleComponentAnalysis(PCA)couldshrinknoiseandreducedimensionalityofdataatthesametime，thispaperproposesanovelmethodbasedonISOMAPalgorithmcalledPISOMAPfaces，whichtakesadvantageoftheb

7、enefitsofPCAThePISOMAPalgorithmprojectstheimagesetstoaPCAsubspace，andtheIsometricprojectioniscarriedoutinthePCAsubspaceratherthantheoriginaldataspaceP—ISOMAPfacescouldpreservetheglobalgeometricalstructureandthelowfaceman

8、ifold，andhasbettercomputationalefficiencyandrecognitionaccuracythantheIsometricprojectionalgorithmExperimentresultsonfacedatabaseillustratetheeffectivenessandefficiencyoftheproposedmethod(2)Anovelfeatureextractionmethod，

9、calledImprovedMaximumVarianceUnfolding(IMVU)，isproposedinthisthesisTheflewmanifoldlearningmethodbasedonMaximumVarianceUnfolding(MVU)preserveslocalinformationbycapturingthelocalgeometryofthemanifoldstructureusingLaplacian

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論