基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法.pdf
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基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法.pdf
本发明涉及一种人脸识别技术领域,是一种基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法,包括以下步骤:第一步建立人脸库;第二步将人脸库中的人脸图像均采样为37×30像素的人脸图像;第三步将人脸库内训练库中存储的训练数据路径加载至人脸识别算法中进行训练;第四步,将人脸库内待识别库中存储的待识别人脸图像加载至人脸识别算法中进行识别。本发明采用MOD算法将人脸图像从灰度域变换至稀疏域,将稀疏矩阵作为表达人脸图像的数据源,通过改进的LDA算法将稀疏矩阵变换至子空间,对其降维以提取特征,最后输至分类器分类,因此本发明将
基于PCA与LDA方法的人脸识别研究.doc
河北大学2009届本科生毕业论文(设计)基于PCA与LDA方法的人脸识别研究摘要人脸识别技术是生物特征识别中一个重要的研究领域,可以用于对人类身份的认证,该技术对新时代的综合安全具有非常重大的意义。人脸识别系统是以人脸做为识别身份的媒介,采用计算机强大的图像处理技术,利用人脸与众不同的特征,研究匹配和识别方法的系统。本文主要分析研究了人脸识别及其相关技术(例如LDA),主要包括基于PCA的算法、改进的PCA算法以及基于二维的PCA算法。首先介绍了人脸的预处理,其目的是增强图像的对比度与平滑度
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