人脸识别

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      特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

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     伴随信息技术、人工智能、模式识别、计算机视觉等新技术的快速发展，人脸识别已被广泛应用在公共安全、信息安全、金融等领域，人脸识别，近几年已成为图像处理等领域的研究热点课题之一。对于一个人脸识别系统，图像匹配的目的是把通过不同传感器、不同时间拍摄、不同视觉的人脸图像统一到一个框架下，人脸识别找哪家，便于后续的特征提取和识别。人脸面部的特征提取是实现人脸识别技术的前提和基础，因此研究且鲁棒性更好的特征提取方法具有十分重要的现实意义。本论文以特征提取方法和图像匹配技术为研究目标，以人脸识别为应用背景，针对不同的特征提取方法进行深入探讨和研究，所提出的一些改进算法能有效地提高人脸识别率。主要研究内容和成果包括：(1)图像匹配的目的是把两幅或多幅图像在空间上进行对准，以确定它们之间存在某种变换关系的过程，这些图像是在不同时间、不同传感器和不同视角下拍摄得到的。

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