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上海大学
硕士学位论文
基于支持向量机的人脸识别
姓名:董李艳
申请学位级别:硕士
专业:系统分析与集成
指导教师:胡海平
20080501
摘要人脸作为一个非刚体具有形变大,影响因素多、易受干扰等特点,并且相人脸识别是当前模式识别和图像处理领域的热点和难点,涉及面广,包括心理学、人工智能、计算机视觉,模式识别等多门学科,并且广泛应用于安防监控、军事等多个领域,,是一个高维数、,支持向量机专门针对小样本问题而设计,基于统计学面作为判别函数,以最大化分类间隔为条件,将分类问题转化为一个简单的二次规戈Ⅱ问题,,,由于采用核机制,,,》矫妫岢隽艘恢只诰槌醪教崛∪肆尘植刻卣鳎后使用投影理论使局部特征最佳化的方法,对提取之后的局部特征进行主成分分析,⑷诤戏矫妫仁褂弥鞒煞址治龇ê投懒⒊煞莘治龇ń刑卣魈取,然后利用二者最有效的特征向量进行信息融合,,,第二层使用多分类支持向量机,寻找图像所属类别,并且在基于局部特征的人脸识别中进行了实验,减少了手动选取测试图像局部特征所带来的误差,取得了不错的识别效果.
关键词;主成分分析;独立成份分析;支持向量机;人脸识别.
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母吁躲貉桫导师貅啉一扦占月/原创性声明本人声明式坏穆畚氖潜救嗽诘际Φ闹傅枷陆械难芯抗ぷ鳎宋闹特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已发表或撰写过的研究成果,:日期:年月本论文使用授权说明本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定,即S腥ūA论文及送交论文复印件;允许论文被查阅和借阅;
第一章绪论§人脸识别技术的研究背景及现状份的数字化和隐性化,而在诸如视觉监控、远程教育、人机交互技术、,并从人脸纹、视网膜、虹膜、基因等其它生物特征识别系统相比,人脸识别系统更加直计算机人脸识别技术起源于世纪年代,,包括人脸部件归一化的点间距离和比率以及人脸的一些特征点,如眼角、嘴角、:其一是基于整体的研究方法,它考虑了模式的整体属性,包括特征脸方法】,】,】,纸獾姆椒╗俊⑷肆车让芏认叻治銎ヅ浞椒╢浚椒ā俊⒁矶煞蚰P方法【】以及神经网络的方法等;其二是基于特征分析的方法,也就是年上海大学硕士学位论文随着社会的发展,网络及信息化技术的大量普及与应用,随之而来的是身验证、银行安全、以及司法刑侦等各方面都迫切希望能够进行快速、有效、稳定的身份验证,特别是在信息安全领域,准确识别一个人的身份是保护信息安全图像中提取有效信息进行身份识别的过程,具体来说就是首先判断图像中是否存在人脸,如果存在,则进一步确定每张人脸的位置、大小和各个主要面部器官位置的信息,并依据这些信息提取每张人脸中所蕴含的身份特征,并将其与已知人脸库中的人脸进行对比,、友好,,;二是模板匹配的方法,,而且也保留了备局部本身的信息,而基于局部的识别则是通过提取出局部轮廓信
方法【浚珹行解释和编码的方法【康龋大量的局部细节特征,,尽管用单个岢龅腫俊ⅰ】,对小样本、