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...
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...
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...
关键词;人脸识别,IH.变换,主成分分析,遗传算法,特征矢量基于K-L变换的人脸识别算法研究neRese觚’hofFaccRecogIliti∞舢go删|lmB勰edonK.L1'ransf0加1ationAbs仃actBi岫c缸ias’bc∞u∞of璐ingthcpIDp盯livingc他at吐他ch捌eris6cofhumanbody'i3Ⅱ"totallybf柚d肿wtadlniq∽dif￡e删吐舶m妇diti伽Ialpcr...
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...
本文提出了基于Karhunen-Loeve(K-L)变换的人脸识别方法,分别使用总体散布矩阵和类间散布矩阵进行了仿真。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...
基于K—L变换的人脸识别技术的探讨
基于K-L变换的人脸识别系统
人脸识别是当今人脸图像处理领域的研究热点.为了得到良好的人脸识别效果,提出基于K-L变换和奇异值分解的人脸识别方法.首先采用K-L变换对人脸数据库中的人脸特征进行训练,以减少训练样本的规模,其次构建人脸训练数据库和测试数据库,最后采用欧式距离法选取距离最小的样本类别作为识别结果.实验结果表明,该方法人脸识别正确率...
基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)的人脸识别方法也称为特征脸方法(Eigenface).该方法将人脸图像按行(列)展开所形成的一个高维向量看作是一种随机向量,因此可以采用K-L变换获得其正交K-L基底.对应于其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状,故称其为特征脸....