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基于多帧图像代数特征的双动态双门限累积平均人脸识别
中文名称: 基于多帧图像代数特征的双动态双门限累积平均人脸识别
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论文编号: 3514497收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: 无英文名称
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 人脸自动识别 特征脸 累积平均 双动态双门限 特征矢量 识别率 识别方法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:本文的工作主要是以人脸的识别为主.主要包括两个部分:在已经过预处理的灰度图像中提取代数特征;双动态双门限累积平均识别判定.本文采用的代数特征提取的方法是Turk和Pentland的Eigenfaces for recognition的方法<'[7]>.但Turk和Pentland的方法有其局限性,其表现为⑴由于它在本质上依赖于训练集和测试集图像的灰度相关性,而且要求测试图像与训练集比较相像;⑵虽然Turk和Pentland代数特征是经过投影变换,从而降低了维数.但每个训练图像都有其特征矢量,这样每个个体都有多个特征矢量,从而影响了判别的速度;⑶每个人只有几个特征矢量,就不可能包涵一个人的所有特性,因此就会降低识别率.本文对Turk和Pentland特征提取进行了改正.训练过程中,对每个人脸图像的特征进行加权平均,假设每个人有四张照片,如笑脸、无表情脸、谅讶脸及愁容脸.对每种人脸加以不同的权重,只提取加权平均脸的特征矢量,以减小判别次数.本文实验采用的是ORL标准人脸库,该库由40人,每人10幅图像组成.本文通过对Turk和Pentland方法的改正以及采用动态双门限识别方法,识别效果得到提高,总的识别率从84.33%提高到93.214%,平均判别次数大约为2.56.
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