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人脸特征提取.pptx
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人脸特征提取.pptx
人脸特征提取人脸特征提取人脸特征提取
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论文-PCA人脸特征提取技术研究.doc
人脸识别是生物特征识别中一个活跃的研究领域，与利用指纹、虹膜等其他生物特征识别相比，人脸识别具有直接、友好、方便的特点，是进行身份确认的最自然直接的手段。因此，人脸识别在信息安全、刑事侦破、出入口控制等领域具有广泛的应用前景。
人脸识别的一般步骤是图像预处理，特征提取，分类识别。其中特征提取直接决定分类结果的好坏，在人脸识别中占有重要地位。一个好的特征提取方法具有算法简单和速度快等特点，本文主要研究一种经典的特征提取方法—主成分分析法（PCA），其基本思想是降维。主要的工作如下：
挑选人脸库，建立训练集和测试集；
对训练集和测试集中的图像进行PCA处理，即进行特征提取，求出人脸图像
在特征脸空间中的坐标系数，以此来作为人脸图像的特征；
选用最近邻分类器实现人脸识别和分类，从识别效果来说明PCA的优缺点
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毕业设计(论文)-基于Gabor小波的人脸特征提取算法研究及仿真.doc
人脸识别技术是模式识别与人工智能的研究热点之一。在生物特征识别中，人脸识别占有极为重要的地位。它在访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域都有广泛的应用。人脸特征提取是人脸识别过程的核心，特征提取的有效性直接影响到分类的速度和识别的性能。本论文的主要研究内容包括以下方面：
(1)基于Gabor变换的人脸特征提取算法。通过对人脸傅里叶变换和Gabor变换的实验比较，证明了Gabor变换在提取人脸特征方面具有很大的优越性。接着，介绍了Gabor小波变换的快速算法。
(2)针对 Gabor小波的缺点，引进LBP算子，该算子的使用能有效的克服Gabor小波变换的缺点。另外还详细介绍了如何提取“特征脸”的原理和实现过程，对Gabor滤波器参数的选择问题也作了详细说明。
(3) 针对Gabor和LBP提取的人脸特征向量维数过高问题，本文分别采用了LPP和PCA降维算法来进行降维。
(4)对最后提取的人脸特征通过计算特征向量的距离来量化查询图像和图像库中每幅图像间的相似程度。该部分主要是将提取出来的人脸特征向量进行验证，并对两种不同降维方法做比较。本文最后是在orl和yale两个人脸图库做仿真实验。实验表明，采用用LPP降维得到的相似度要远高于使用PCA降维结果。
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面向人脸识别的快速特征提取与稀疏表示方法研究.pdf
面向人脸识别的快速特征提取与稀疏表示方法研究面向人脸识别的快速特征提取与稀疏表示方法研究面向人脸识别的快速特征提取与稀疏表示方法研究
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人脸特征提取与识别关键技术研究.pdf
茎竺堡兰垡笙苎摘要人脸识别是模式识别和计算机视觉领域非常活跃的研究课题，在国家安全、军事等领域有着广泛的应用前景，一直受到很多研究学者的关注。由于人脸图像的特殊性，人脸识别问题是模式识别领域的一个相当
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实时人脸特征提取.docx
实时人脸特征提取实时人脸特征提取实时人脸特征提取
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基于PCA的人脸特征提取和识别.doc
基于PCA的人脸特征提取和识别
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基于PCA的人脸特征提取和识别.doc
基于PCA的人脸特征提取和识别
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基于局部模式的人脸特征提取算法研究.pdf
人脸识别是指对未知人脸，利用图象处理或模式识别等技术从中提取出特
征，并将其与数据库中的已知人脸特征进行匹配，以确定其身份的过程.该技术
是生物特征识别领域的重要组成部分.由于其非接触性识别，易于安装等特点，
人脸识别系统在视频监控，网络安全，和人机交互等领域具有广泛的应用.而
特征提取算法的研究是人脸识别技术的关键.当人脸的姿态，表情和光照等变
化不是很明显的时候，其识别的精确率可以满足实际应用需求.但是当环境中
的因素存在剧烈影响时，识别率有时会降低许多.因此如何准确的表示人脸图
像即特征提取问题是人脸识别系统实施成功的关键部分.
本文主要对人脸识别中的特征提取技术进行了研究，并着眼于局部特征，主
要提出了如下的一些算法:
1.基于小波嫡理论的特征提取算法
主要研究了基于小波和嫡理论相结合的人脸特征提取算法.首先将二维图
像转换成按多行平均处理后的一维信号来看待，而后对这些一维向量应用多层
小波分解得到其系数，对系数组成的向量计算嫡值，而后将所有得到的嫡值组
合成全局向量.该算法主要考虑了小波分解后，只应用少量系数就可以描述原
行向量的能量信息，而这些信息又可以用嫡来表示二
2.基于局部积分投影嫡理论的特征提取算法
主要研究积分投影技术理论在人脸特征提取中的应用.该算法的基本思路
是先将原图像进行分块操作处理，而后在块内应用线形积分投影理论得到一维
特征向量，最后对得到的向量计算其对数能量嫡值.同时我们也研究了小波技
术、信息融合技术与投影嫡理论的结合.本算法主要是为了测试对姿态和表情
变化的敏感性，与其他基于分块的算法相比取得了较好的效果.
3.基于局部方差投影嫡理论的特征提取算法
本方法与上述方法的区别在于投影算法的不同.这里使用的是方差投影理
论，主要是为了克服光照变化带给人脸识别的影响.因为方差投影可以描述图
像内的方差信息，在经过相位或者边缘信息的预处理后，可以较好地提取出在
光照条件下的人脸识别特征.与传统的光照人脸识别算法相比，本算法的性能
比较好.
此外，对一些常用的算法也做了一些研究.比如局部二元模式的增强算法
和对光照处理的相位一致性算法等。这些改进或新的算法都取得
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