一、 实验原理及基本要求 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, 保留其中重要的正交基, 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, 就可以将这些投影用作识别的特征矢量, 这就是特征脸方法用于人脸识别的
基于K-L变换应用实验——人脸识别 基于K-L变换应用实验 基本要求: 1、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。 2、或者从网上下载其它数据库,编程实现K-L变换。 3、课堂报告、并提交...
本文针对人脸识别技术,探讨了基于K-L变换的人脸识别技术。 2.相关研究 人脸识别是指在人脸检测的基础上针对输入的人脸图像,通过特征提取与特征匹配,找出与人脸库中最佳匹配的人脸图像,从而达到识别效果。主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 基于几何特征...
本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别的算法研究,主要内容如下: (1)本文实现了基于K-L变换的主成分分析法,主成分分析法是一种基于整体特征 的人脸识别方法,通过实验结果验证了此方法是一种快速、稳定的方法,对人脸的表情、 姿态等变化具有很好的包容性。但是,对于主成分空间的选取上,具有一定的局限性,...
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基于K—L变换的人脸识别技术的探讨
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...
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