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...
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。 1、或者从网上下载其它数据库,编程实现K-L变换。 2、课堂报告、并提交实验报告及相应程序。 二、实验原理 1、K-L变换:就是以样本特征向量在特征空间分布为原始数据,通过变换,找 到维数较少的组合特征,达到降维的目的。 K-L变换是一种正交...
利用K-L变换法进行人脸识别 主分量分析(PCA) 利用K-L变换法进行人脸识别 一种处理多维的方法是采用组合特征的方法来降低维数,其中,特征的线性组合计算简单且能够进行解析分析。从本质上来说,线性变换就是将高维空间的数据投影到低维空间的过程。主分量分析是一种有效 的特征线性变换方法,也称为K-L变换。K-L...
实验二 利用K-L变换法进行人脸识别 实验二 利用K-L变换法进行人脸识别 一、实验目的 主分量分析是一种有效的通过线性变换来降低特征维数的方法，也称为Karhunen-Loeve变换（K-L变换）。此变换是一种基于目标统计特性的最佳正交变换，它的最佳性体现在变换后产生的新的分量正交或不相关。编写利用K-L变换进行人脸...
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...
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....
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...
人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。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、...