基于KL投影和奇異值分解相融合的人臉識(shí)別方法的研究.pdf

1、人臉識(shí)別是模式識(shí)別領(lǐng)域中一個(gè)困難而又具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和廣闊應(yīng)用前景的研究課題.它作為一種較好的生物識(shí)別技術(shù),是機(jī)器視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域最富有挑戰(zhàn)性的課題之一.人臉識(shí)別技術(shù)在諸如銀行系統(tǒng)、軍隊(duì)安全、安全檢查等方面都具有相當(dāng)大的應(yīng)用前景.該文對基于代數(shù)特征的人臉識(shí)別方法作了一些研究,在已有的PCA人臉識(shí)別算法的基礎(chǔ)上提出了一種基于KL投影和奇異值分解相融合的人臉識(shí)別方法.該方法首先通過K-L變換獲取圖像的主特征向量;其次對人臉圖像進(jìn)行奇異值分

2、解獲得奇異值特征向量,隨后分別對二者進(jìn)行Fisher線性優(yōu)化;最后將K-L投影后的主特征向量和SVD特征向量相融合形成新的特征向量,并以此作為判別標(biāo)準(zhǔn).該方法既具有K-L投影算法識(shí)別正確率高的特點(diǎn),又具有奇異值投影算法在描述圖像時(shí)表現(xiàn)出的轉(zhuǎn)置不變性、旋轉(zhuǎn)不變性、位移不變性等重要特性.二者有機(jī)融合,消除了當(dāng)檢測庫中人臉的姿態(tài)變化時(shí)人臉圖像間的相關(guān)性下降對識(shí)別正確率的影響,大大的提高了人臉識(shí)別的正確率.通過對基于KL投影和奇異值分解相融合的