基于小波和NMFs的人臉識別方法研究.pdf

1、隨著電子商務(wù)等應(yīng)用的發(fā)展，人臉識別已成為最有潛力的身份驗證手段之一，而特征提取作為人臉識別中最重要的環(huán)節(jié)，受到了人們的高度重視。小波變換是一種時頻分析方法，通過小波變換可以濾掉高頻信息，僅采用低頻子圖來進(jìn)行識別。非負(fù)矩陣分解算法是目前國際上提出的一種新的矩陣分解方法，與其他矩陣分解方法相比，NMF特殊之處在于其矩陣分解過程的非負(fù)限制，這個限制會得到原始數(shù)據(jù)基于局部的表示，從而能更好的反映原始數(shù)據(jù)的局部特征。研究基于小波變換和非負(fù)矩陣的人

2、臉識別方法具有理論意義和實際價值。 本文提出了一種利用小波變換和非負(fù)矩陣稀疏分解(NMFs)算法提取人臉特征的方法，并將該方法與經(jīng)典NMF算法、WT+LNMF算法進(jìn)行了計算時間、識別率等各方面的對比分析，得出了很多有意義的結(jié)論。 本文首先綜述了臉識別和非負(fù)矩陣分解算法(NMF)的歷史發(fā)展．總體論述了各種人臉識別的方法。 然后，研究了非負(fù)矩陣分解算法(NMF)，著重從理論上分析了NMF分解方法的性能特點(diǎn)和應(yīng)用優(yōu)勢，

3、并在研究了經(jīng)典NMF算法的基礎(chǔ)上，對改進(jìn)的LNMF算法和NNFs算法進(jìn)行了深入的研究。 之后，研究了小波變換的理論以及在人臉識別中的應(yīng)用。主要包括小波變換的定義、多分辨率分析、二維離散小波變換以及圖像空間的小波分解等。 在以上基礎(chǔ)上，本文提出了基于小波和NMFs的人臉識別方案，進(jìn)行了相關(guān)實驗，并對實驗結(jié)果進(jìn)行了分析。首先對直接NMFs方法和三種不同小波基的WT+NMFs方法進(jìn)行了對比，然后分別在面部無遮擋、眼部遮擋、唇部