人脸识别中基于贝叶斯决策融合的算法

《人脸识别中基于贝叶斯决策融合的算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号UDC密级1934233学位论文人脸识别中基于贝叶斯决策融合的算法作者姓名：孙巧丽指导教师：张祥德教授东北大学理学院申请学位级别：硕士学科类别：理学学科专业名称：应用数学学位授予日期：≯1答辩委员会摭肠中评阅人：砸南虹涉刊7东北大学2008年7月。■■■I●FaceRecognitionBasedonBayesianDecisionFusionoftheAlgorithmBySunQiaoliSupervisor：ProfessorZhangXiangdeNortheasternUniversityJuly2008●独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下

2、完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢=也思。学位论文作者签名：孙歹石雨日期：姗8、7．g学位论文版权使用授权书◆本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口

3、两年口学位论文作者签名：刹、歹勺丽签字日期：如晾．『、‘篓翥!弹J7，≯签字日期：矿。q．rb●东北大学硕士学位论文摘要人脸识别中基于贝叶斯决策融合的算法摘要人脸识别技术，是计算机图像处理技术的应用，具有很强的智能性、较强的操作性和实际应用性，给人们带来更多的方便和安全，是当前应用数学、模式识别和计算机视觉领域的一个研究热点，它提供了一种高可靠性、高稳定性的身份鉴别途径。人脸识别涉及的技术很多，其中关键的是特征提取和分类方法。本文以此为重点进行了相关的研究，主要工作及贡献如下：在预处理阶段，采用指数衰减法对人脸图像进行光照补偿，并对光照补偿后的人脸图像进行小波变换。由于人脸

4、图像的低频部分在有表情变化的情况下仍然比较稳定，而高频部分反映了人脸的细节特征，其作用是不可忽略的，于是提出了一种小波子图融合方法。在保证识别效果的前提下，该方法可以较大地降低计算复杂度、提高运算速度。在特征提取阶段，不仅详细介绍了主成分分析和线性鉴别分析的理论和具体算法，还求取了小波子图融合之后人脸图像的二维特征脸特征，二维线性鉴别特征以及人脸图像差的特征脸特征。不同的分类器针对不同的情况、环境有各自的优势，因此组合不同的分类器会是个明智的选择。本文首先讨论了贝叶斯融合的精度，然后给出两种基于后验概率的多通道贝叶斯融合分类方法，一种是加权数据融合，另一种是分层式贝叶斯融合

5、分类。通过加权融合两种特征(特征脸特征和线性鉴别特征)匹配度的后验概率以及分层式贝叶斯融合线性鉴别特征和基于人脸图像差的贝叶斯后验概率，进行了三组实验，理论分析和实验都表明在理想情况下多通道贝叶融合之后的系统的识别精度要高于任何单一通道的识别精度，并且获得了满意的识别效果。关键词：人脸识别；贝叶斯决策；数据融合；小波变换；特征子空间II●L东北大学硕士学位论文AbstractFaceRecognitionBasedonBayesianDecisionFusionoftheAlgorithmAbstractThetechniqueoffacerecognitionisanap

6、plicationoftheimagemanipulation，ithasverystrongaptitude，theapplicationofitisfeasible，itbringsconvenienceandsafety．FacerecognitionisafocusoftheresearchinthefieldofAppliedMathematics，PatternRecognitionandComputerVision，itprovidesakindofhi曲reliability,goodstabilityapproachofidentityappreciati

7、on．Thistechnologyinvolvesmanyrelateddisciplines，andthekeytechnologyistheFeatureExtractionandClassificationMethod．Thispaperdevelopsstudybasedontheseemphases．Thesecontentsareasfollows：Thepreprocessingphaseusesexponentialattenuationtocompleteilluminationcompensat