基于Log-Gabor小波和流形學(xué)習(xí)子空間算法的人臉識別.pdf

1、人臉識別是模式識別和計算機視覺中的一個研究熱點。在實際應(yīng)用中，由于人臉圖像是較為復(fù)雜的，因此需要對它進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，以避免維數(shù)災(zāi)難問題，這一過程也稱為特征提取。在眾多特征提取算法中，基于子空間的算法由于計算量小、識別效果好而得到廣泛的關(guān)注。傳統(tǒng)的線性子空間算法由于是基于歐式空間的，因此不能挖掘人臉圖像中隱藏的流形結(jié)構(gòu)；而流形學(xué)習(xí)不能映射新樣本，因此不能用于模式分類；而基于流形學(xué)習(xí)的線性化版本一方面考慮了樣本的流形結(jié)構(gòu)，又有一個映射矩陣能處

2、理新樣本，因此在模式識別中已大顯身手。
　　論文首先對人臉識別的概況進(jìn)行了簡單介紹，分別從研究背景、應(yīng)用、存在的一些問題、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀出發(fā)對人臉識別進(jìn)行闡述，對眾多的人臉識別算法歸納為：基于幾何特征的人臉識別方法、基于彈性圖匹配的人臉識別方法、基于子空間的人臉識別方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法、基于支持向量機的人臉識別方法、基于隱馬爾可夫模型的人臉識別方法。
　　其次，論文對目前存在的特征提取算法進(jìn)行了介紹，從傳統(tǒng)的線性

3、化算法、流形學(xué)習(xí)和流形學(xué)習(xí)的線性化進(jìn)行介紹，特別對流形學(xué)習(xí)的線性化算法進(jìn)行詳細(xì)介紹。
　　最后，提出了基于 Log-Gabor和正交鄰域判別嵌入的人臉識別和基于核空間正交鄰域判別嵌入的人臉識別。其中正交鄰域判別嵌入算法，可以選擇最具判別力的基向量來構(gòu)造子空間，此外具有正交性的算法更利于保留人臉非線性子流形空間與距離有關(guān)的結(jié)構(gòu)信息和重構(gòu)樣本。為了有效處理非線性結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，核空間正交鄰域判別嵌入將原始鄰域判別嵌入向高維空間擴展，將鄰域判