基于二維鑒別矢量分析的人臉識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.39萬字 33頁 原創(chuàng)作品，獨(dú)家提交，已通過查重系統(tǒng)


目錄
引言 1
第一章緒論 2
1.1 人臉識別的背景與意義 2
1.2 人臉識別的發(fā)展歷程與國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀 3
1.3人臉識別研究的內(nèi)容 4
1.4人臉識別存在的問題與難點(diǎn) 5
1.5本文的主要內(nèi)容 6
第二章基于圖像矩陣的二維算法 7
2.1二維投影的思想 7
2.2二維主成分分析法（2DPCA） 7
2.3二維線性鑒別分析法（2DLDA） 10
2.4雙向二維主成分分析法（（2D）2PCA） 11
2.5雙向二維線性鑒別分析法（（2D）2LDA） 12
第三章基于2DPCA-2DLDA的人臉識別方法 15
3.1 2DPCA-2DLDA的算法 15
3.1.1 基于行的2DPCA算法 15
3.1.2基于列的2DLDA 16
3.2特征提取與分析 18
第四章實(shí)驗(yàn)過程結(jié)果與分析 19
4.1 基于 2DPCA-2DLDA的人臉識別方法 19
4.1.1 2DPCA行變換 19
4.1.2 2DLDA列變換 19
4.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 20
4.2 基于 2DLDA-2DPCA的人臉識別方法 20
4.2.1 2DLDA-2DPCA的人臉識別方法 20
4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 21
4.3 基于（2D）2PCA的人臉識別方法 22
4.3.1 （2D）2PCA的人臉識別方法 22
4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 22
4.4 基于（2D）2LDA的人臉識別方法 23
4.4.1 （2D）2LDA的人臉識別方法 23
4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 23
結(jié)論 25
致謝 26
參考文獻(xiàn) 27
Q95;
摘要隨著社會的社會的不斷發(fā)展，越來越多的地方需要用到人臉識別技術(shù)。例如在公共場所人臉識別可以用來幫助刑偵，在公司里人臉識別可以用來簽到代替?zhèn)鹘y(tǒng)的刷卡等。而人臉識別技術(shù)也是日益提高。由最開始的主成分分析法（PCA）到線性鑒別分析法（LDA）在到如今日益流行的二維人臉識別技術(shù)，越來越多的新方法不斷涌現(xiàn)。而二維人臉鑒別技術(shù)由于其識別率高、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，是現(xiàn)在最主流的人臉識別技術(shù)。本文先是簡單介紹了一下一些簡單的人臉識別技術(shù)，然后又轉(zhuǎn)向介紹二維人臉識別技術(shù)中的主流技術(shù)：二維主成分分析法(2DPCA)、二維線性鑒別矢量分析法（2DLDA）、雙向二維主成分分析法（（2D）2PCA）和雙向二維線性鑒別矢量分析法（（2D）2LDA）。接著，本文注重介紹了一種方法叫2DPCA-2DLDA的人臉識別方法，在介紹完這種算法的原理后又介紹了這些方法在MATLAB上仿真的結(jié)果，最后得出2DPCA-2DLDA人臉識別方法的識別率要優(yōu)于2DPCA，2DLDA、（2D）2PCA和（2D）2LDA。


關(guān)鍵詞： 人臉識別，主成分分析法（PCA），線性鑒別分析法（LDA），二維主成分分析法(2DPCA)，二維線性鑒別矢量分析法（2DLDA），2DPCA-2DLDA

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