基于核主元分析和融合核Fisher鑒別分析的人臉識別研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展和社會的進步，生物識別技術(shù)在科研領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注。人臉識別作為一種重要的生物特征識別方式，與指紋、虹膜等識別方式相比，更加友好、自然、便捷，是當前研究的熱點之一。人臉識別能夠快速有效地進行身份甄別，因此在當今社會得到了許多實際的應(yīng)用，比如人臉識別系統(tǒng)為大型活動的安保工作提供了強有力的支持，包括機場安檢，對場館、設(shè)施的管理，對參與人員的身份鑒別，以及準確的辨認恐怖分子和其他犯罪分子等等。
　　 人臉識別技術(shù)就是利

2、用計算機分析人臉圖像，從中提取有效信息來進行身份辨認和識別的一項技術(shù)，它涉及到模式識別、圖像處理、計算機視覺、生理學(xué)、心理學(xué)等諸多學(xué)科的知識。雖然人臉識別有許多優(yōu)點，但由于人臉識別的相關(guān)理論還待進一步的完善，且人臉識別會受到面部表情、光照條件、行為姿態(tài)、飾物遮擋等多種因素的影響，人臉識別技術(shù)的性能還有待提高。
　　 本文重點介紹了核方法在人臉識別中的應(yīng)用，因為傳統(tǒng)的人臉識別方法，比如PCA、ICA、LDA等都是線性的判別方法，但

3、是在實際情況中，很多問題都不是線性可分的，由于核技巧在支持向量機中的成功運用，因此，可以將核方法與傳統(tǒng)的人臉識別算法相結(jié)合產(chǎn)生基于核技巧的人臉識別方法，通過適當?shù)姆蔷€性映射將線性不可分的原始樣本變換到某一線性可分的高維特征空間中，這種非線性映射是通過定義適當?shù)膬?nèi)積函數(shù)實現(xiàn)的。
　　 本文主要采用主成分分析方法、核主成分分析方法以及融合核Fisher線性判別的分析方法，對典型的人臉數(shù)據(jù)庫ORL進行人臉圖像的識別研究，通過核變換、構(gòu)

4、建特征子空間、圖像集投影、特征提取以及圖像識別等步驟進行人臉識別。實驗發(fā)現(xiàn)，核函數(shù)參數(shù)的選取對于識別結(jié)果有著一定的影響；論文將以上三種人臉識別算法進行比較，發(fā)現(xiàn)融合核方法的人臉識別算法，由于使用了非線性判別且對特征提取方法進行了有機組合，使得識別率有了很大的提高。
　　 本文使用MATLAB平臺對人臉識別過程進行了仿真實驗，采用不同的識別算法對人臉數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像進行識別；同時利用MATLAB中的GUIDE功能實現(xiàn)圖形用戶界面