子空間算法在人臉識別中的應用.pdf

1、近年來人臉識別技術的應用在生物特征識別領域占的比重越來越大，隨著人工智能的普及，數(shù)字化城市的建設以及安全問題愈加突出，人臉識別的研究具有十分重要的應用價值。本文通過對人臉識別過程中一些關鍵技術的研究進行展開，針對傳統(tǒng)的人臉識別系統(tǒng)，本文將人臉跟蹤方法加入系統(tǒng)模塊，同時在特征提取前進行了人臉圖像的降維，并對經典的基于Gabor小波特征提取算法進行了改進，對人臉識別的準確率有很大的提升。
　　本文所做的主要研究工作如下：
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2、.研究了經典的基于AdaBoost的人臉檢測和定位，通過對人臉的準確定位的基礎上進一步研究了基于壓縮感知的人臉跟蹤算法，主要包括隨機矩陣的生成，特征的降維以及分類器的構造，通過大量的實驗證明該算法對各種復雜條件下的人臉跟蹤具有良好的魯棒性。
　　2.在識別前進行降維，研究并實現(xiàn)了基于 LPP的子空間降維方法，詳細介紹LPP算法的思想，與廣泛采用的PCA和LDA方法進行比較，在LPP的基礎上進行改進，得到一組正交化的基向量，增強了局