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基于子空间的人脸识别算法研究

作　者: 张春雨
导　师: 陈贺新
学　校: 吉林大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 子空间分解 规范主元分析 Fisher准则 核空间 无相关特征鉴别矢量集 正交特征鉴别矢量集 基于图像矩阵的数据表示模型
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2006年
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内容摘要


本文从人脸图像特征提取的角度,对基于子空间的人脸识别算法进行了讨论分析,提出了新算法。1.将用于线性回归的偏最小二乘算法(PLS)和分类偏最小二乘算法(CPLS)用于人脸识别,同时将规范主元分析算法(CCA)用于人脸识别。并分析了它们与Fisher算法、PCA算法的本质联系。2.基于核函数的鉴别矢量集人脸识别算法研究。利用支持向量机中核映射的概念,提出了基于核的无相关鉴别矢量集算法(KUFDA)以及改进的基于核的无相关鉴别矢量集算法(MKUFDA)。由于以上两种算法求取的鉴别矢量集是不正交的,使得由鉴别矢量集张成的空间和原空间存在尺度上的变化,由此提出了基于核的全局正交Foley-Sammon鉴别矢量集算法(KGOFS)。3.基于图像矩阵的鉴别矢量集人脸识别算法研究。在基于图像矩阵的数据表示模型的基础上,提出了基于图像矩阵的Fisher鉴别矢量集算法(IMFDA)。同时亦给出了非迭代的基于图像矩阵的低秩分解算法(AGLRAM)和非迭代的基于图像矩阵的双线性Fisher鉴别矢量集算法(ATDLDA)。

全文目录


第一章 绪论  8-33
  1.1 概述  8-9
  1.2 图像识别  9-19
    1.2.1 模式识别技术  10-11
    1.2.2 图像的表示  11-13
    1.2.3 图像识别算法  13-19
  1.3 计算机人脸识别技术  19-28
    1.3.1 人脸识别系统的组成  20-22
    1.3.2 人脸识别的子空间算法  22-28
  1.4 计算机人脸识别算法的性能评价指标  28-29
  1.5 国内外研究现状及发展趋势  29-31
  1.6 论文的主要工作  31-33
第二章 线性判别分析  33-55
  2.1 引言  33-34
  2.2 基于主元素分析的鉴别矢量集算法(PCA)  34-37
  2.3 基于Fisher 准则的鉴别矢量集算法(FDA)  37-42
  2.4 基于规范主元分析的鉴别矢量集算法(CCA)  42-45
  2.5 基于偏最小二乘的鉴别矢量集算法(PLS)  45-48
    2.5.1 偏最小二乘的原始形式(PLS)  45-47
    2.5.2 偏最小二乘的分类形式(CPLS)  47-48
  2.6 几种算法的联系  48-49
  2.7 实验结果  49-53
  2.8 本章小结  53-55
第三章 基于核映射的识别算法  55-77
  3.1 引言  55-58
  3.2 基于核的无相关鉴别矢量集算法(KUFDA)  58-62
    3.2.1 求解特征空间的无相关空间  58-60
    3.2.2 S_t~Φ和S_b~Φ映射到特征空间的无相关空间  60-62
    3.2.3 训练样本和测试样本映射到特征空间的无相关空间  62
  3.3 改进的基于核的无相关鉴别矢量集算法(MKUFDA)  62-65
  3.4 基于核的全局正交Foley-Sammon 鉴别矢量集算法(KGOFS)  65-70
    3.4.1 求解特征空间的正交空间  67-68
    3.4.2 S_t~Φ和S_b~Φ映射到特征空间的正交空间  68-70
  3.5 实验结果  70-75
  3.6 本章小节  75-76
  附录  76-77
第四章 基于图像矩阵的识别算法  77-96
  4.1 引言  77-80
  4.2 基于图像矩阵的主元素分析算法(IMPCA)  80-82
  4.3 基于图像矩阵的Fisher 鉴别矢量集算法(IMFDA)  82-84
  4.4 非迭代的基于图像矩阵的低秩分解算法(AGLRAM)  84-88
    4.4.1 基于图像矩阵的低秩分解算法(GLRAM)  85
    4.4.2 非迭代的基于图像矩阵的低秩分解算法(AGLRAM)  85-88
  4.5 非迭代的基于图像矩阵的双线性Fisher 鉴别矢量集算法(ATDLDA)  88-90
    4.5.1 基于图像矩阵的双线性Fisher 鉴别矢量集算法(TDLDA)  88-89
    4.5.2 非迭代的基于图像矩阵的双线性Fisher 鉴别矢量集算法(ATDLDA)  89-90
  4.6 实验结果  90-95
  4.7 本章小结  95-96
第五章 人脸识别算法性能比较分析及展望  96-103
  5.1 人脸识别算法性能比较分析  97-101
  5.2 将来的研究方向  101-103
参考文献  103-115
攻读博士期间发表的学术论文及其它成果  115-116
致谢  116-117
摘要  117-120
Abstract  120-122

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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