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基于PCA的人脸识别研究

  
编号:99-583842 | doc 格式 | 1.45M | 36 页
基于PCA的人脸识别研究

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摘 要
人脸的自动识别是生物测定学研究的内容之一它是一个模式识别领域中的前沿课题这项课题的研究迄今已有30多年的历史人脸识别正在成为当前人工智能和模式识别领域的一个研究热点目前人脸识别现在已经成功地应用到门禁系统机场口岸检查刑侦办案系统等诸多领域
人脸识别是一种利用计算机对人脸图像进行处理分析并且从中提取能体现人脸图像特征的识别信息从而完成人脸鉴别的一门技术目前的人脸识别技术很多各有优缺点本文主要介绍了人脸识别的背景研究范围以及实现的方法并对人脸识别领域中的一些理论方法做了总体性的介绍本文比较了当前一些主流的人脸识别方法给出了一种利用主成分分析方法PCA提取人脸图像特征使用奇异值分解计算协方差矩阵的特征值和特征向量并使用最近邻法欧几里得距离来进行人脸判别分类识别
本文使用matlab编程语言利用基于PCA变换的算法编写一个人脸识别的程序并测试了这个程序的识别率
本文的主要工作包括
1使用matlab编写PCA变换程序并使用训练集求出降维矩阵使用降维矩阵对训练集和测试集降维
2使用最近邻法测试对测试集的分类精?#21462;?#25913;变降维后的维数再次使用训练集求降维矩阵然后使用降维矩阵对训练集和测试集进行降维再次使用最近邻法求出对测试集的测试精?#21462;?br>3反复改变降维后的维数确定最优降维维数和最优识别精?#21462;?br>

关键词人脸识别主成分分析PCA降维最近邻法


  
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