置信度判别嵌入式隐马尔可夫模型人脸识别

摘要

为了提高人脸识别率,提出了一种优化置信度的判别嵌入式隐马尔可夫(EHMM)人脸识别方法.提出的方法基于假设检验,通过最小化检验错误率得到优化置信度判别式训练准则.在优化置信度判别式训练准则的前提下,通过参数估计求解判别式转换矩阵,提取出具有判别性、低维度的图像特征,确保观察样本能正确地分配到其对应的模型状态,以提高所训练出的EHMM模型的正确识别率.理论分析证明了优化置信度判别式训练准则的有效性,详细的实验及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能.