在人脸识别领域,很多先进的识别算法都是在其基础上的改进。所 以研究基于 PCA 的人脸识别算法实现具有重要的理论和使用价值。 本文主要介绍基于 PCA 的人脸识别算法的实现,除第一章外,其余容按照人脸识别的流程 可分为人脸图像获取,人脸图像预处理,人脸特征提取和特征匹配四个部分。具体安排如下: 第一章主要介绍...
Lacramioara 还提出了基于高阶奇异值分解的新算法,此算法仅利 用第三阶量来编写不同的量矩阵乘法模式,该算法在识别率上比特征脸算法更加成 功。 1.2.2 国研究现状 国的研究起步相对较晚,大概在二十世纪末才开始。雷震等人将人脸识别不仅 应用在识别人脸,还应用在了识别卡片,蔡芷玲等人将人脸识别技术运用到了...
基于模块C-2DPCA算法的人脸识别方法
在人脸识别技术中,基于PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)和LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)的改进算法已经成为了当前的主流技术,能够在一定程度上提高人脸识别的准确性和稳定性。 一、 PCA和LDA的基本原理 PCA是一种常用的数据降维技术,通过线性变换将原始数据映射到一个新的空间中,使得变换...
基于加权平均脸的二维PCA人脸识别算法研究 提出了一种基于加权平均脸和二维主成分分析(PCA)特征空间相结合的人脸识别算法.通过引入样本类间和类内加权平均脸,二维PCA既使得类间散布特征矩阵最大化又减小了类内... 陶劲草 被引量: 0发表: 2008年 基于二维PCA的人脸识别方法研究 该文提出了一种基于二维PCA的类内...
基于PCA人脸识别系统设计与实现 基于PCA人脸识别算法设计考勤系统的核心部分——人脸识别,通过增加不同人脸姿态数,改进人脸识别算法,提高了人脸识别率.用户可通过本系统来采集人脸图像,定义不同姿态... 陈金西 - 《厦门理工学院学报》 被引量: 10发表: 2013年 ...
针对人脸识别对遮挡、表情和光照的鲁棒性问题,提出基于PCA特征基压缩传感算法的人脸识别方法。利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩传感算法的超完备基。通过求解最小化l1范数,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试...
多尺度Retinex算法提取人脸图像光照不变分量,然后用PCA算法提取人脸光照不变量的主特征;为进一步减少光照变化对人脸识别率的影响,对提取到的主特征的前两个向量加小于1的权重系数;接着利用k近邻分类器进行人脸分类识别;最后基于CAS_PEAL_ R1光照子集人脸库,在Matlab环境下进行仿真实验,实验结果表明该方法提高了人脸识别...
人脸识别技术是当今社会中十分热门且应用十分广泛的技术,PCA算法作为一种人脸识别的经典算法,在人脸识别方面效果显著,但是它也存在一些问题.本文针对PCA算法在计算特征值时计算力量大的问题,提出一种改进算法,利用矩阵范数对协方差矩阵进行约简,在一定程度上降低了计算量.经实验验证,在缩短了识别时间的同时也保证了识别...
多尺度Retinex算法提取人脸图像光照不变分量,然后用PCA算法提取人脸光照不变量的主特征;为进一步减少光照变化对人脸识别率的影响,对提取到的主特征的前两个向量加小于1的权重系数;接着利用k近邻分类器进行人脸分类识别;最后基于CAS_PEAL_ R1光照子集人脸库,在Matlab环境下进行仿真实验,实验结果表明该方法提高了人脸识别...