【摘 要】
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人脸识别以其无侵犯性的采集方式,契合人类“以貌取人”的认知惯性,通过简单的采集设备快速、便捷的进行实时化跟踪识别的优势在众多生物识别技术中得到了人们的关注与青睐。
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人脸识别以其无侵犯性的采集方式,契合人类“以貌取人”的认知惯性,通过简单的采集设备快速、便捷的进行实时化跟踪识别的优势在众多生物识别技术中得到了人们的关注与青睐。本文提出了基于组合核函数二维主成分分析(CK2DPCA)与二维线性判别分析(2DLDA)的双向融合改进方法。首先将二维矩阵样本映射到高维空间中,通过CK2DPCA方法进行水平方向特征提取,竖直方向通过2DLDA方法进行特征提取,该方法既保留了样本的二维空间分布结构,还解决了人脸图像由光照、表情、姿态等非线性结构因素造成识别效果不佳的问题。实现该改进方法的具体关键技术工作如下:(1)本文是基于二维矩阵双向特征提取的分析方法,直接对样本图像进行两个方向操作,并且引入组合核函数,通过组合核映射将样本数据映射到高维核空间,然后在核空间中进行线性变换,对于处理高阶信息具有良好的性能。(2)组合核函数的选取:由于不同类型的核函数特点不一,适用范围不同,所以对数据的敏感性不同。对局部核函数来说,处理数据的局部信息具有一定优势;而全局核函数,较擅长提取样本的全局信息,泛化能力较强。核函数选取策略将直接导致最后的识别效果优劣,本文采用组合核函数的概念,根据需求选取不同类型的核函数进行合理.线性组合,既能保留样本数据的整体信息,又能突出不同类别之间的局部特征,使结果达到最优。(3)核参数的选择:参数的选取策略对后续的识别效果有较大影响,本文首先采取在不同单核K2DPCA-2DLDA方法下进行实验筛选出各自单核函数下的最优核参数,以单核下求得的最优核参数为搜索中心,采用网格搜索法选择组合核函数参数,根据不同权重系数进行对比分析,以达到最佳的识别效果。通过大量实验对组合核函数的性能进行了研究及仿真分析,验证了提出的改进算法性能的优越性。最后借助MATLAB软件平台设计并实现了人脸识别系统,证明了本文提出的改进融合方法的实用性。
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