半特征臉子空間上的LDA人臉識別方法.pdf

1、近年來在以人體生物特征為驗證依據(jù)的身份識別技術(shù)中,人臉識別因其具有直接、友好、方便、易于為用戶接受等優(yōu)點,成為其中較為熱門的研究應用方向.同時人臉自動識別技術(shù)也極富挑戰(zhàn)性,它涉及到模式識別、圖像處理、生理學、心理學以及認知科學等多個領(lǐng)域;人臉又不同于普通物體,它是一種非剛體,即不同人的臉具有高度的相似性,同一個人的臉又具有不同的狀態(tài);此外,受圖像獲取時光線、遮擋以及化妝等因素的影響,人臉信息在質(zhì)量上有很大的差別,給識別帶來很大困難該文首

2、先總結(jié)了人臉技術(shù)的研究動機和應用,介紹了人臉識別技術(shù)的概念和主要研究方向.然后對人臉識別技術(shù)做了比較詳細的全面綜述,重點介紹了幾種典型的人臉識別常用方法,包括:特征臉方法,基于小波特征的彈性匹配方法,形狀和灰度分離的可變形模型方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等等.目前,包括主元分析方法和LDA方法在內(nèi)的基于人臉代數(shù)特征的人臉識別方法,因其有效性,受到大家的肯定;該文對這兩種方法作了較詳細地介紹,并探討了兩者相結(jié)合的Subspace LDA方法.在此基