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人脸特征抽取与分类器设计若干问题的研究     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】 Research on Discriminant Feature Extraction of Human Face and Classifier Design
【作者】 谢永华;
【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】 2006
【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】 2006-12-06
【关键词】 模式识别; 人脸识别; 特征抽取; 频率域变换; 核主成分分析; 奇异值阈值压缩; 不变小波矩描述子; 2DPCA投影分析; 自适应共振网络; 分类器设计;
【英文关键词】 pattern recognition; human face recognition; feature extraction; frequency transform; SVD threshold compression; invariant moment-wavelet descriptors; 2DPCA projecting analysis; Adaptive Resonance Theory; classifier design;
【中文摘要】 特征抽取以及分类器的设计是模式识别系统的两个重要组成部分,在人脸识别中也不例外。将现有的各种特征抽取理论与变换方法进行融合,是实现人脸特征最优抽取的重要研究方向,而将人工神经网络运用于人脸特征分类,则是实现分类器设计的有效途径之一。本文就基于多种方法融合的特征抽取理论以及人工神经网络分类器进行深入研究,所提出的特征抽取方法和分类器在人脸识别方面得到了较成功的应用。 小波变换以其良好的时域和频域局部化能力,在数字图像特征提取与压缩领域得到了广泛的应用,而核主成分分析(KPCA)方法能将原特征空间通过某种形式的非线性映射变换到一个高维空间,并借助于“核技巧”在新的空间中实现图像主成分的有效抽取。本文考虑到人脸的形状和纹理特征分布情况,提出了一种融合分块小波变换与KPCA方法的人脸特征抽取方法,其基本理论是在KPCA特征抽取之前,首先对人脸图像进行分块小波变换,提取人脸的局部小波特征,然后对该特征进行KPCA特征抽取与融合,获得人脸最终鉴别特征。在ORL和Yale标准人脸图像库的实验仿真及对比结果表明,该方法不仅在识别性能和分类速度上明显高于传统的PCA方法及融合小波特征的KPCA方法...
【英文摘要】 Feature extraction and classifier design are two important parts of pattern recognition system, so are in the field of face recognition. Combining the existing feature extraction theory with transformation methods is a primary research field for effective feature extraction, and applying the artificial neural networks to classification of face features is one of the effective approaches. Feature extraction theory with manifold methods and classifier based on neural networks are further discussed in this dis...
【更新日期】 2007-01-10

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