基于Contourlet和支持向量機(jī)的人臉識別研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)是利用計算機(jī)分析人臉圖像并從中提取有效的識別信息，進(jìn)而用來“辨認(rèn)”身份的一門高新技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域。近年來在小波變換基礎(chǔ)上發(fā)展起來的輪廓波(Contourlet)變換不但具有小波變換的多分辨率，時頻局部特性，還具有各向異性，多方向選擇性特性，能夠提供最為本質(zhì)的人臉特征、削弱噪聲干擾、減少計算量，將它應(yīng)用于人臉識別具有良好的效果。 本文重點研究了基于Contourlet變換和支持向量機(jī)的人臉識別方法。主要內(nèi)容有

2、： 1．分析了小波的局限性和Contourlet的特點，并通過實驗將Contourlet變換的人臉識別算法與幾種常用小波變換的人臉識別算法從識別率和識別時間上做了比較，得到了前者具有更好的識別效果的結(jié)論。 2．提出了一種Contourlet變換與2DPCA(二維主元分析)相結(jié)合的人臉識別算法，實驗證明了該算法的有效性。該算法計算量小，效率高，并對人臉的姿態(tài)、表情變化和遮掩物具有一定的魯棒性。 3．將Contour

3、let和2DPCA結(jié)合的算法與經(jīng)典的PCA(主元分析)方法通過實驗做了對比，證明了本文算法比PCA算法在識別率和識別速度方面均有提高。 4．提出了一種基于聚類分析的二叉樹多類SVM(支持向量機(jī))的算法，該算法比起其他的多類分類方法有著較少的分類器個數(shù)，推廣性能也比較好，通過實驗證明它比一般的二叉樹多類SVM算法具有更好的識別結(jié)果。 5．將用Contourlet和2DPCA結(jié)合提取的人臉有效特征，輸入SVM進(jìn)行分類，取得了