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几种线性与非线性特征抽取方法及人脸识别应用     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 The Application of Several Linear and Nonlinear Feature Extraction Methods to Face Recognition
【作者】 徐勇;
【导师】 杨静宇;
【学位授予单位】 南京理工大学;
【学科专业名称】 模式识别与智能系统
【学位年度】 2004
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 南京理工大学
【网络出版投稿时间】 2005-03-14
【关键词】 特征抽取; Fisher鉴别分析; 核主分量分析; 核非线性鉴别分析; 变化光照人脸识别;
【英文关键词】 Feature Extraction; FDA; Kernel PCA; Kernel NDA; Face Recognition under Varying Illumination;
【中文摘要】 人脸自动识别是最有价值的应用需求之一，但它同时也最具挑战性。过去几十年中该课题的研究已经取得了较大的进展，但计算机自动识别人脸的技术还远没有达到理想的实际应用需求。复杂的光照条件，多变的人脸表情，以及姿态的变化都增加了人脸自动识别的难度。在理论方面，研究者作了较多的探索，力求得出一些针对人脸的识别精度高、效率优的算法与方法。这其中有子空间方法、Fisher鉴别分析方法，以及以支持向量机为代表的非线性方法、基于遗传算法的分类算法等。关于基于Fisher准则的线性方法的人脸识别应用研究中，金忠、杨健、杨静宇等开展了很多卓有成效的工作。这些工作主要以算法的有效性为出发点展开研究，取得了较好的成果。另一方面，在实际应用中算法的效率也是非常重要的。本文的研究属于人脸识别中算法设计与实现的范畴，本文的讨论同时涉及线性方法与非线性方法；本文除了关注方法的有效性外，更注重方法的高效性。 本文论述了F-S鉴别分析与Fisher鉴别分析间Fisher函数值即类间距离与类内距离间比值大小的关系，指出前者中的鉴别矢量的Fisher函数值一定不小于后者的相应鉴别矢量的Fisher函数值，从而在理论对以前文献中...
【英文摘要】 Automation for face recognition is one of the most significant requests, although it is also one of the most challenging tasks. During past several decades great progress has been made in research on this subject. However, it is far away from satisfactory requirements from real world. Complex illumination, variable expression and non-fixed pose complicate automation recognition for face. In area of theory research, researchers attempt to work out algorithms and methods to recognize faces with high right cla...

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导师：杨静宇    导师单位：南京理工大学    学位授予单位：南京理工大学
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