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保局鉴别人脸特征提取方法研究

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【英文题名】	Research on Locality Preserving Discriminant Feature Extraction for Face Recognition
【作者】	辜小花;
【导师】	龚卫国;
【学位授予单位】	重庆大学;
【学科专业名称】	仪器科学与技术
【学位年度】	2011
【论文级别】	博士
【网络出版投稿人】	重庆大学；辜小花
【网络出版投稿时间】	2011-10-27
【关键词】	保局投影; 鉴别分析; 核方法; 图嵌套; 人脸特征提取;
【英文关键词】	Locality Preserving Projection; Discriminant Analysis; Kernel Method; Graph Embedding; Facial Feature Extraction;
【中文摘要】	特征提取是模式识别研究中的基本问题之一。对于人脸识别而言,提取有效的人脸特征是实现人脸识别任务的一个关键环节。在众多的人脸特征提取方法中,子空间学习方法由于其计算简单、有效性高等优点受到了广泛的关注并得到了大量的研究。主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)是两种典型的子空间分析方法,已经在人脸识别中取得了较好的效果。然而,由于PCA和LDA都是建立在样本分布于线性流形的假设之上的,因此,这就与“人脸样本很可能是分布在一个嵌入到高维空间的低维非线性子流形上”的研究结果相违背。近年提出的保局投影(LPP)是经典流形学习方法拉普拉斯特征映射(LE)的线性逼近,它通过保持样本在降维前后的局部近邻关系实现了对样本流形分布的描述,为此,该方法在很多领域得到了广泛的应用。同时,大量的理论分析和实验已经证实:在处理模式分类问题时,基于可分性准则的鉴别分析方法具有其自身的优势。因此,结合流形学习和鉴别分析进行特征提取是当前的研究热点。研究者们已经提出了一系列流形鉴别子空间分析方法,并成功应用于人脸特征提取。然而,目前大多数流形子空间分析方法仍然是线性的特征提取方法,对高度线性不可分对象(如人脸图像)的处理能力有限。另外,...
【英文摘要】	Feature extraction is one of the elementary problems in the area of pattern recognition. Extracting effective facial features is a crucial issue for face recognition. Among the present various facial feature extraction algorithms, the subspace learning-based algorithms are aroused wide concerns due to their favorable properties, such as convenient computation and effectiveness. Principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) are the two most popular techniques and have achieved gre...
【更新日期】	2011-12-06

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