人脸图像的模糊识别方法研究与实现

摘要

该文基于黄等所提出 的识别方法,通过定义一类更广泛的隶属函数,获得了含有可调参数的分类器,从而将黄等的分类器作为该文方法的一个特例.借助投影算子理论、子空间理论,对所提录属函数的性质进行了深入的理论分析,证明了所提隶属函数所具有的若干良好的特性,证实了所设计的分类器是二次非线性分类器.最后,设计了从特征抽取到识别的整个流程,并应用于人脸识别,实验结果表明,此方法具有良好的识别性能.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1人脸识别的研究概况

1.2本文研究内容总述

第二章人脸自动识别系统及人脸识别的一般方法

2.1人脸自动识别系统

2.2人脸识别的一般方法

2.2.1本征脸法

2.2.2神经网络法

2.2.3弹性匹配法

第三章投影算子理论和子空间理论在人脸识别中的应用

3.1投影算子理论

3.1.1直交投影算子的定义和性质

3.1.2广义逆矩阵

3.2子空间理论

3.2.1子空间的定义和性质

3.2.2子空间的分类规则

3.3用投影算子理论和子空间理论分析黄等所提的隶属函数

3.4矢量隶属度的定义及其一些特性

3.4.1矢量隶属度的定义

3.5.2矢量隶属度的一些特性

第四章人脸图象的模糊识别方法

4.1图象隶属度

4.1.1图象隶属度概念的提出

4.1.2分类规则及分界面

4.1.3阈值的选择

4.1.4参数α、β的讨论

4.2基于图象隶属度的人脸识别系统

4.2.1人脸图象的特征抽取

4.2.2人脸图象的训练学习

4.2.3人脸图象的识别及实验结果

4.6.2实验结果的讨论

第五章总结与进一步工作

5.1本文的主要工作

5.2后续研究工作

致谢

参考文献

附录1

附录2