基于特征的人臉分類算法研究.pdf

1、人臉識別是模式識別和機器視覺中的一個研究熱點和難點,在很多領域有著非常廣闊的應用前景?；谔卣鲗θ四槇D像進行有效分類即是其中的一種應用。本文考慮基本正面的人臉,針對墨鏡和口罩兩個屬性將人臉圖像分成四類：沒有佩戴任何飾物的人臉、只帶有墨鏡的人臉、同時帶有墨鏡和口罩的人臉、只帶有口罩的人臉。一般的人臉分類系統(tǒng)可以大致分為以下幾個步驟：人臉檢測,特征提取,分類。本文的研究重點是特征提取及分類算法,其中包括主分量分析(PCA)、線性判別分析(L

2、DA)、相關系數(Correlation)、支持向量機(SVM)、AdaBoost算法。在研究前人工作的基礎上,對一些現有的分類算法做了理論和方法上的探討,通過實驗系統(tǒng)地分析了五種解決方案,包括PCA+LDA+Correlation方法,SVM方法,PCA+LDA+SVM方法,SVM+AdaBoost方法,以及PCA+LDA+SVM+AdaBoost方法,并比較了這些方法的性能,分析了它們的不足。實驗結果表明,采用PCA+LDA方法降低