基于代数方法的人脸图像特征提取与识别

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1、竖主兰焦堡奎————薹巡查鎏笪△丝里叁堑堑量壑量塑型!!!!笙!旦摘要(人脸识别技术在商业和法律上有着广泛的应用前景，在安全监控中也大有用武之地，其丰要任务是利用已存储的人脸图象库，识别静止或视频图象中一张或多张人脸乒一-一～一一本文较为系统地介绍了人脸识别技术的研究和发展，以代数方法为切入点，进行人脸识别技术的研究。分析已有的三种主要代数方法后，提出一种新的图象代数特征提取方法，该方法基于特征矩阵和Fisher判别准则，所提取的特征既含有最佳鉴别信息又具有某些代数和几何不变性，是一种比较理想的代数特征。之

2、后对基于相似性判别函数的图象特征提取进行了进一步的研究。臼I入子矩阵概念，改进相似性判别函数，利用低维予矩阵取代高维矩阵，提取图象的代数特征，降低计算量，并通过推导证明没有改变图象矩阵原有的相似度，实验结果表明，识别效果没有太大的变化。对图象代数特征应用作了深入研究之后，发现在应用代数特征进行人脸识别研究日虹～般用投影变换来压缩提取的图象特征维数，然后设计分类器进行识别。I-本文引入模糊数学中隶属度概念，定义图象隶属度，尝试直接在图象的代数特征上，构造分类器，进行识别。最后，分析基于广义最佳鉴别向量集方’法

3、，介绍Fukunaga维数定理，在此基础上提出维数相同时，对于多类模式的子集即少数几类模式而言，模式类数少的广义最佳鉴别向量集的分离能力强于模式类数多的广义最佳鉴别向量集的分离能力；由此提出分组决策方法，改进算法，几组对照实验结果表明，识别效果明显得到改善。本文以代数方法为工具，主要从图象的特征提取和应用图象特征进行人脸识别两个方面进行了较为深入的研究。我们认为人脸识别技术的研究富有挑战而又充满了勃勃生机，必将得到进一步的发展。关键词z人脸识别，代数特征，奇异值特征，Fisher准则，最佳鉴别矢量，图象隶属

4、度，分组决策摘要堕主堂垡笙奎薹±垡墼查鲨塑叁堕笪墨鲎堡量墼兰望型!!!!笙!旦ABSTRACTFacerecognitionteehnology(FRT)hasnBlnerollscommercialandlawenforcementapplications，especiallyinvideosurveillance。neprimarytaskathand，givenstillorvideoimages，requirestheidentificationofoneormorepersonsusingadat

5、abaseofstoredfaceimages。ThestudyanddevelopmentofFRTareintroducedsystematicallyinthisdissertation。Somemeaningful比searchandexplorationiscompletedbasedONalgebraicmethod。First,anovelextractionmethodofalgebraicfeatureofimageiSprovidedafterhavinganalyzedthreepri

6、maryalgebraicmethod。Basedoneigenmatrix：(EM)andFisherdiscriminantcriterion，thefeatureextractedbythismethodincludesoptimaldiscriminantinformation，andthefeaturehassomeimportantpropertiesofalgebraicandgeometricinvariance。ThefeatureiSarelativelyidealalgebraicfe

7、ature。Second，afteradvancedstudyofimagefeatureextractionbasedonsimilardiscriminantfunction，theconceptofsub-matrixisintroduced，thensimilardiscriminantfunctioniSimprovedbyreplacinghigh-ordermatrixwithlow-ordermatrixtoextractalgebraicfeatureofimageandtoreducec

8、alculation。Weprovethatthesimilarityoforiginalimagematricesiskeptbyreasoning，andexperimentalresultshaveshownthatthecorrectlecognitionratechangelittle。Afterstudyingtheapplicationsofimagealgebraicfeaturethorough