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文檔簡介
1、人臉識別是身份認證技術領域中當前研究的熱點課題，它涉及到模式識別，圖像處理，神經(jīng)網(wǎng)絡，計算機視覺，生理學及認知科學等多個學科知識，具有重要的理論意義和實用價值。 本文首先對人臉識別系統(tǒng)中圖像預處理和分類器設計進行了討論，并簡單介紹了幾種基于全局的特征提取方法。然后，對PCA，2DPCA，DiagPCA，(2D)2PCA等幾種基于主元分析的特征提取算法進行了詳細的介紹。由于2DPCA，(2D)2PCA，DiagPCA算法的特征提取
2、都直接基于圖像矩陣，計算量小，因而特征的提取速度明顯高于PCA算法。同時，本文在分析各個算法識別性能的過程中，發(fā)現(xiàn)在類別訓練樣本數(shù)目一定的情況下選取具有代表性的人臉圖像作為訓練集樣本時算法具有更高的識別率。 在對上述各種特征提取算法分析和比較的基礎上，本文提出了平均臉+(2D)2PCA識別方法。實驗證明，該方法在特征分類時所需的特征比較次數(shù)較少，識別速度較快。 最后，本文初步探索了神經(jīng)網(wǎng)絡在基于二維主元分析識別方法中的應
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