基于多模板匹配與完備KFDA的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識(shí)別與其他人體生物特征識(shí)別相比具有更多的優(yōu)越性，在國(guó)家重要機(jī)關(guān)及社會(huì)安防領(lǐng)域具有廣泛而特殊的用途，近年來(lái)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 本文研究了自動(dòng)人臉檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的兩個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)：人臉檢測(cè)和特征提取，并開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的軟件系統(tǒng)。 人臉檢測(cè)部分，設(shè)計(jì)了一種基于膚色分割和多關(guān)聯(lián)模板匹配的方法：首先建立人臉膚色模型，然后在預(yù)處理后的區(qū)域上使用雙眼模板進(jìn)行粗篩選，再用不同長(zhǎng)寬比的人臉模板確定人臉區(qū)域

2、，精確定位人臉。實(shí)驗(yàn)表明，該方法人臉檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，具有時(shí)間優(yōu)勢(shì)，不但能正確檢測(cè)出正面端正人臉，而且對(duì)某些側(cè)面人臉也同樣能正確檢測(cè)。 特征提取部分，研究了一種基于完備核Fisher線性鑒別分析（CKFD）的方法，構(gòu)造了小樣本情況下核Fisher線性鑒別分析（KFDA）一種新的算法框架，使得KFDA算法更加簡(jiǎn)單、清晰明了。該方法在提取有效特征時(shí)，使用了特征空間類內(nèi)散布矩陣零空間和非零空間的兩類有效鑒別信息。YALE人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)表