【摘 要】
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由于人脸识别技术在安全、金融、法律实施和军事上有广阔的潜在应用前景,近二十年来,人脸识别已经成为计算机视觉领域的研究热门之一并且促进了多门相关学科的发展。随着人脸
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由于人脸识别技术在安全、金融、法律实施和军事上有广阔的潜在应用前景,近二十年来,人脸识别已经成为计算机视觉领域的研究热门之一并且促进了多门相关学科的发展。随着人脸识别技术的不断发展,更大的图像库,更高的识别率,更快的识别速度成为人脸识别技术新的发展方向,目前已经有相当成熟的人脸识别技术应用于实际生活当中。鉴于基于像素模式的纹理特征(PPBTF)已经成功地应用于人脸表情识别,本文将它应用于人脸识别,并在此基础上提出了一种新的人脸特征表示方法——基于Gabor像素模式的纹理特征(GPPBTF)。Gabor特征能够精确的提取图像的局部特征,且对位移、形变、旋转、尺度变化和光照变化都具有一定的鲁棒性。PPBTF特征能够有效的描述图像的纹理特征,对光照影响不敏感,计算速度快,耗时少。本文把Gabor特征和PPBTF特征的优点相结合,得到基于Gabor像素模式的纹理特征(GPPBTF)。基于核函数零空间Fisher判决分析(NKFDA)的分类方法已经成功地应用于人脸识别。该方法能够把特征向量映射到核函数零空间,在得到更具判别力的判别向量的同时减小了特征向量的维数。本文提出了一种基于多NKFDA分类器相结合的分类方法,有效地解决了超高维向量向低维空间投影丢失判决信息的难题,提高了分类的准确性。本文将Gabor像素模式的纹理特征(GPPBTF)和多NKFDA分类器相结合的分类方法应用于FERET人脸识别测评,取得了较高的识别率。
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