pca與lda的融合算法在性別鑒別中的應(yīng)用研究.doc
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pca與lda的融合算法在性別鑒別中的應(yīng)用研究,pca與lda的融合算法在性別鑒別中的應(yīng)用研究頁數(shù)31 字?jǐn)?shù) 10864【摘要】：提出一種基于主元分析(principal component analysis ,pca)與線性判別分析(linear discriminant analysis,lda)相結(jié)合的人臉性別鑒別方法。首先利用pca將圖像進(jìn)行降維，然后在低維...
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PCA與LDA的融合算法在性別鑒別中的應(yīng)用研究
頁數(shù) 31 字?jǐn)?shù) 10864
【摘要】：提出一種基于主元分析(Principal component analysis ,PCA)與線性判別分析(Linear discriminant analysis,LDA)相結(jié)合的人臉性別鑒別方法。首先利用PCA將圖像進(jìn)行降維，然后在低維空間中利用LDA進(jìn)行特征提取作為分類特征。利用ORL人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行測試,以及探討了在識別過程中，選擇訓(xùn)練樣本數(shù)目和主元數(shù)目多少對識別率的影響。
【關(guān)鍵詞】：PCA,LDA,人臉識別,特征提取
目 錄
摘要………………………………………………………………………………（2）
第一章 前言…………………………………………………………………（3）
1.1 數(shù)字圖像處理與模式識別原理………………………………………（3）
1.2 人臉識別概述 …………………………………………………………（3）
第二章 主元分析（PCA）…………………………………………………（6）
2.1 主元分析原理…………………………………………………………（6）
2.2 主元分析用于人臉特征提取的實(shí)現(xiàn)…………………………………（8）
第三章 Fisher線性判別………………………………………………（10）
3.1 Fisher線性判別原理…………………………………………………（10）
3.2 分類原理 ……………………………………………………………（14）
第四章 PCA與LDA用于人臉性別鑒別的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)…………（15）
4.1 ORL人臉數(shù)據(jù)庫簡介…………………………………………………（15）
4.2 MATLAB軟件簡介………………………………………………………（16）
4.3 設(shè)計(jì)原理與實(shí)現(xiàn)………………………………………………………（16）
4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析………………………………………………………（22）
第五章 結(jié)束語 ……………………………………………………………（27）
致謝……………………………………………………………………………（28）
參考文獻(xiàn)………………………………………………………………………（29）
附錄……………………………………………………………………………（30）
參考文獻(xiàn)
[1]Zhou Jiliu.Research of automatic recognition system for human faces [Master Dissertation]. Beijing:TsinghuaUniversity, 1988
[2]Zhou Jiliu. A Study on Automatic Recognition System for Human Faces. Journal of Si chuan University (Natural Science Edition), 1993, 30(1):70-75
[3]PengHui,etal. Research of Automatic Recognition Based on K-L Transform. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 1997, 37(1):67-70
[4]ChengYQ, ZhuangYM, WangHF, etal. An Efficient Recognition Approach to Human Faces. ACTA Automatica Sinica, 1993, 19(1):54-61
[5]ZhangHui, Zhou Hongxiang, HeZhenya. Face image feature extraction and recognition based on principal component analysis neural networks. Pattern Recognition and Artifical Intelligence,1996,9(1):52-57
頁數(shù) 31 字?jǐn)?shù) 10864
【摘要】：提出一種基于主元分析(Principal component analysis ,PCA)與線性判別分析(Linear discriminant analysis,LDA)相結(jié)合的人臉性別鑒別方法。首先利用PCA將圖像進(jìn)行降維，然后在低維空間中利用LDA進(jìn)行特征提取作為分類特征。利用ORL人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行測試,以及探討了在識別過程中，選擇訓(xùn)練樣本數(shù)目和主元數(shù)目多少對識別率的影響。
【關(guān)鍵詞】：PCA,LDA,人臉識別,特征提取
目 錄
摘要………………………………………………………………………………（2）
第一章 前言…………………………………………………………………（3）
1.1 數(shù)字圖像處理與模式識別原理………………………………………（3）
1.2 人臉識別概述 …………………………………………………………（3）
第二章 主元分析（PCA）…………………………………………………（6）
2.1 主元分析原理…………………………………………………………（6）
2.2 主元分析用于人臉特征提取的實(shí)現(xiàn)…………………………………（8）
第三章 Fisher線性判別………………………………………………（10）
3.1 Fisher線性判別原理…………………………………………………（10）
3.2 分類原理 ……………………………………………………………（14）
第四章 PCA與LDA用于人臉性別鑒別的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)…………（15）
4.1 ORL人臉數(shù)據(jù)庫簡介…………………………………………………（15）
4.2 MATLAB軟件簡介………………………………………………………（16）
4.3 設(shè)計(jì)原理與實(shí)現(xiàn)………………………………………………………（16）
4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析………………………………………………………（22）
第五章 結(jié)束語 ……………………………………………………………（27）
致謝……………………………………………………………………………（28）
參考文獻(xiàn)………………………………………………………………………（29）
附錄……………………………………………………………………………（30）
參考文獻(xiàn)
[1]Zhou Jiliu.Research of automatic recognition system for human faces [Master Dissertation]. Beijing:TsinghuaUniversity, 1988
[2]Zhou Jiliu. A Study on Automatic Recognition System for Human Faces. Journal of Si chuan University (Natural Science Edition), 1993, 30(1):70-75
[3]PengHui,etal. Research of Automatic Recognition Based on K-L Transform. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 1997, 37(1):67-70
[4]ChengYQ, ZhuangYM, WangHF, etal. An Efficient Recognition Approach to Human Faces. ACTA Automatica Sinica, 1993, 19(1):54-61
[5]ZhangHui, Zhou Hongxiang, HeZhenya. Face image feature extraction and recognition based on principal component analysis neural networks. Pattern Recognition and Artifical Intelligence,1996,9(1):52-57
