在人脸识别中,可以用离散K-L变换对人脸图像的原始空间进行转换,即构造人脸图像数据集的协方差矩阵,对之进行正交变换,求出协方差矩阵的特征向量,再依据特征值的大小对这些特征向量进行排序,每一个向量表示人脸图像中一个不同数量的变量,这些特征向量表示特征的一个集合,它们共同表示一个人脸图像。在人脸识别领域,人们...
在人脸识别中,可以用离散K-L变换对人脸图像的原始空间进行转换,即构造人脸图像数据集的协方差矩阵,对之进行正交变换,求出协方差矩阵的特征向量,再依据特征值的大小对这些特征向量进行排序,每一个向量表示人脸图像中一个不同数量的变量...
1、基于 K-L 变换的人脸识别一、实验原理及根本要求特征脸方法是基于K-L变换的人脸识别方法,K-L变换是图像压缩的一种最优正交 变换。高维的图像空间经过K-L变换后得到一组新的正交基,保存其中重要的正 交基,由这些基可以张成低维线性空间。 如果假设人脸在这些低维线性空间的投 影具有可分性, 就可以将这些...
基于K-L 变换的人脸识别 一、 基本要求 从网上下载人脸图像, 构建人脸训练数据库和测试数据库, 采用 K-L 变换进行特征脸提取, 并实现人脸识别。 通过 K-L 变换在人脸识别中的应用, 加深对所学内容的理解和感性认识。 二、 具体做法及流程图 本次试验我们用的是 ORL 人脸库中的人脸样本集, 每个人的人脸样...
实验结果显示基于K-L变换的人脸识别达到了较高的识别正确率。 【关键词】人脸识别;K-L变换;总体散布矩阵;类间散布矩阵 1.引言 人脸识别技术就是通过计算机提取人脸的特征,并根据这些特征进行身份验证的一种技术。人脸与人体的其他生物特征一样与生俱来,它们所具有的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了...
基于K-L 变换(PCA)的人脸识别方法又叫特征脸方法、本征脸方法（Eigenface ）[1,3]，最早由Turk 和Pentland 提出。本征脸方法是从主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)导出的一种人脸识别和描述技术。PCA 实质上是K-L 展开的网络递推实现,K-L 变换是图像压缩中的一种最优正交变换,其生成矩阵一般为...
基于K—L变换的人脸识别技术的探讨
人脸识别算法变换thc研究 沈阳工业大学硕士学位论文摘要生物体特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征,与传统的身份识别方法完全不同,具有更高的安全性、可靠性、和有效性,越来越受到人们的重视.人脸自动识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分,在近三十年里得到了广泛的关注和研究,已经成为计算机视觉、模式识别...
在传统的“特征脸”方法基础上,提出了一种改进的人脸自动识别方法。该方法对于经过预处理的标准人脸图像,以类间散布矩阵为产生矩阵,通过K -L 变换降维并提取人脸图像的代数特征。同时,利用遗传算法进行特征选择,以构成有利于分类的自适应子空间。在此子空间内,将图像进行正交分解,然后分别对各类训练样本进行二次K -...
基于K-L变换的人脸识别系统