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1、.基于核函的LDA人脸图像识别摘要对于人脸识别，大家似乎认为它离我们很远，其实人脸识别与我们的生活也是息息相关的。人脸识别是生物特征识别的一个主要研究方向，与其它生物特征识别技术相比较，人脸识别具有能动性，用户界面友好等许多特点。同时，在所有的生物特征方向，人脸特征也是最普遍和最比较容易获取的。因此，在模式识别和图像处理领域，人脸识别一直都是比较热门的研究课题之一。特征提取是模式识别学科研究的最基本问题之一。对于人脸识别而言，抽取有效的人脸特征是完成人脸识别任务的关键。从最初的基于几何的方法到基于统计等复杂特征的方法，
2、人脸识别已经发展了很多算法。目前，基于统计特征的线性方法在人脸识别中以发展的比较成热，但是由于人脸识别涉及光照、表情、姿态等诸多因素，线性方法在实际也应用中表现得还远远不够。因此，将线性方法拓展到非线性领域以提高识别率是个有待解决的问题。基于核函数的特征提取方法是最近提出的一种很有效的非线性特征提取方法。本文就基于核的特征提取方法在人脸识别方面的应用进行了较深入的研究，所提出的算法在ORL人脸数据库上的试验取得了比较好的识别效率。关键词：人脸识别；特征提取；核方法...KernelFunction-BasedLDAFa
3、ceImageRecognitionAbstractForfacerecognition,everyoneseemstothinkitisveryfarawayfromus,infact,facerecognitionandourlivesarealsocloselyrelated.Facerecognitionisthebiometricidentificationofamajorresearchdirection,comparedwithotherbiometricidentificationtechnology,
4、facerecognitionbookmobility,friendlyuserinterfaceandmanyotherfeatures.Meanwhile,Inthedirectionofallthebiometricfacialfeatureisthemostcommonandmostrelativelyeasytoobtain.Therefore，Inthefieldofpatternrecognitionandimageprocessing,facerecognitionhasalwaysbeenapopul
5、arresearchtopic.Featureextractionisoneofthemostfundamentalproblemsofpatternrecognitiondisciplines.Forfacerecognition,theextractionofeffectivefacialfeatureisthekeytocompletetherecognitiontask.Fromtheinitialgeometry-basedapproachtothemethodsbasedonstatisticalandot
6、hercomplexfeatures,facerecognitionhasbeenthedevelopmentofmanyalgorithms.Atpresent,Todeveloplinearmethodsbasedonstatisticalfeaturesinfacerecognitionmoreintothehotfacerecognitioninvolvesillumination,facialexpression,postureandmanyotherfactors,thelinearmethodinprac
7、ticalapplications,performanceisstillfarfromenough.Therefore,thatthelinearmethodisextendedtothenonlinearfieldinordertoimprovetherecognitionrateisaproblemtobesolved.Basedonmultiplenuclearfunctionscombinationoffeatureextractionmethodsrecentlyproposedaveryeffectiven
8、on-linearfeatureextractionmethod.Inthispaper,basedonthecorefeatureextractionmethodinfacerecognitionmorein-depthstudy,thetestoftheproposedalgorithmintheYALEfacedatabas
