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基于图像分块的特征提取算法的改进及应用

作　者: 王宏玉
导　师: 王长波
学　校: 华东师范大学
专　业: 软件工程
关键词: 人脸识别 PCA LDA 图像分块
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

人脸识别已经在身份鉴别和权限控制等方面得到了广泛的应用,是计算机科学与技术和模式识别领域中非常活跃的研究课题。本文采用基于图像分块思想的特征提取方法,结合特征脸方法(PCA)、线性鉴别分析方法(LDA)、差空间、最大散度差等方法,对分块算法进行相应融合,并与经典的人脸识别方法进行对比、分析。主要的工作如下:(1)介绍人脸识别的研究背景、范围、方法,比较分析当前常用的人脸识别技术,以及存在的主要困难。(2)比较深入分析了PCA人脸识别方法的原理,并通过实验数据得出PCA方法的显著优点及缺点,而2DPCA花费更少的时间。(3)研究了基于Fisher准则的线性判别分析方法,针对该类方法在人脸识别中遇到的小样本问题,针对这个问题有很多解决方法,PCA+LDA是其中一种。并在此基础上对基于Fisher准则的2DPCA人脸识别方法也进行了研究。并通过实验比较了二者的性能,基于Fisher准则的2DPCA人脸识别方法识别率比单独的2DPCA方法和PCA+LDA方法高。(4)对基于PCA和LDA的图像分块作了深入的分析,首先介绍了分块PCA方法,该方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵利用PCA进行鉴别分析。通过试验证明,该方法明显优于传统的PCA方法。在此基础上,本文提出了基于图像分块的MPCA+MSLDA、基于差空间的MPCA方法、加权MPCA的新方法,并通过实验验证了这三种新方法比原有的MPCA在识别率上有明显提高,在光照条件下有更高的鲁棒性。(5)在VB的平台上,开发了一个人脸识别系统,实现了两部分的功能:第一,在现有的人脸数据库上,利用选定的特征提取算法进行仿真实验,得出该方法下的识别率;第二,实时系统,可以利用摄像头实时地捕捉人脸,实别该人脸是否是指定库中的人脸,也可以利用摄像头拍摄人脸来添加新的人脸样本。

基于图像分块的特征提取算法的改进及应用

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