1.3 基于PCA的人脸识别 (1)基于人脸样本库,例如现实中人脸拍照(银行、车站)等数据采集方法,建立人脸库。 (2)求取训练人脸库的协方差阵的特征值和特征向量。 (3)对于需要判别的人脸,判断其在特征向量上的投影与哪个训练样本的投影最接近。 !!!注::需要注意,协方差矩阵是维度之间的协方差,故是nxn维,但是在实际...
一个基于PCA的人脸识别,一个基于PCA+FLD的更加优化的识别方案,最后综合比较了两种方案的优缺点。关键词:模式识别;人脸识别;PCA;FLD中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2012)34-8259-04通常的人脸识别一般包含几大步骤:图片预处理、特征提取和特征选择和人脸检测。在这其中最为重要,通常也决定了一个...
线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis,LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discrininant,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年有Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。线性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在...
提出一种基于血流图的分块PCA+FLD的红外人脸识别方法.通过血流模型把红外温谱图转换成血流图, 能够利用人体的生物特征增加样本之间的类间距,并减少样本之间类 内距.基于各个分块的类间距与类内距比值大小(RD),分块PC A加权可以自适应地提取更适合识别的人脸局部特征,同时还可以缓 解Fisher线性判别的小样本问题(...
非下采样剪切波融合TCPA的人脸特征提取算法的主要思想是:首先对图像做非下采样剪切波变换,然后再用TPCA进行特征提取,并分别在3个人脸数据库ORL、FLD、FERET及自建库进行实验,得到了更高的识别率。 1 非下采样剪切波变换 非下采样剪切波变换过程主要分为以下两部分[9]: ...
基于FLD和2DPCA相融合技术的人脸识别
MATLAB基于PCA-LDA模糊神经网络的人脸识别 基于PCA-LDA和粗糙集模糊神经网络的人脸识别,一方面在应用前景上是十分广阔的,可以为IT行业创造更好的经济效益。 另一方面,它相对于其它的生物特征识别更加方便。 至于环境方面,人脸识别对环境并没有什么影响。 图像获取功能:该模块的功能是从图像库中获取图片,获取的图像必须...
PCA是一种基于二阶统计的最小均方误差意义上的最优维数据压缩技术,FLD是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。将PCA和FLD结合起来进行掌纹识别,在识别阶段进一步利用了以前仅用于降维的PCA特征和FLD特征相融合进行识别。实验结果证明该方法比未改进的FLD方法在识别率上得到明显的提高。关键词 掌纹识别 特征抽取 ...
传统红外人脸识别方法都是基于全局特征的识别方法,为了充分利用人脸的局部特征,提出了一种基于血流图的分块PCA+FLD的红外人脸识别方法。通过血流模型把红外温谱图转换成血流图,能够利用人体的生物特征增加样本之间的类间距,并减少样本之问类内距。基于各个分块的类间距与类内距比值大小(RD),分块PCA加权可以自适应地...
的考虑,提出一种基于血流图DCT域PCA和 FLD相结合的红外人脸识别方法.根据生理学知识及生物力学的原理,把人脸的温谱图转换成血流图,通过DCT变换对人脸图像进行压缩,使变换域的能量集中 在低频分量附近,从而减小了数据量,用主成分分析(PCA)和Fisher线性辨别分析(FLD)来提取人脸特征,通过三近邻分类器得到最终的识别...