基于二維鑒別矢量分析的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì).docx


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基于二維鑒別矢量分析的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì),1.39萬(wàn)字 33頁(yè)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21.1人臉識(shí)別的背景與意義21.2人臉識(shí)別的發(fā)展歷程與國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀31.3人臉識(shí)別研究的內(nèi)容41.4人臉識(shí)別存在的問題與難點(diǎn)51.5本文的主要內(nèi)容6第二章基于圖像矩陣的二維算法72.1二維投影的思想7...


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基于二維鑒別矢量分析的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
1.39萬(wàn)字 33頁(yè) 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(shí)別的背景與意義 2
1.2 人臉識(shí)別的發(fā)展歷程與國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀 3
1.3人臉識(shí)別研究的內(nèi)容 4
1.4人臉識(shí)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(shí)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(shí)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(shí)別方法 20
4.2.1 2DLDA-2DPCA的人臉識(shí)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(shí)別方法 22
4.3.1 (2D)2PCA的人臉識(shí)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(shí)別方法 23
4.4.1 (2D)2LDA的人臉識(shí)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(huì)的社會(huì)的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的地方需要用到人臉識(shí)別技術(shù)。例如在公共場(chǎng)所人臉識(shí)別可以用來(lái)幫助刑偵,在公司里人臉識(shí)別可以用來(lái)簽到代替?zhèn)鹘y(tǒng)的刷卡等。而人臉識(shí)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(shí)別技術(shù),越來(lái)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(shí)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(shí)別技術(shù)。本文先是簡(jiǎn)單介紹了一下一些簡(jiǎn)單的人臉識(shí)別技術(shù),然后又轉(zhuǎn)向介紹二維人臉識(shí)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(shí)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(shí)別方法的識(shí)別率要優(yōu)于2DPCA,2DLDA、(2D)2PCA和(2D)2LDA。
關(guān)鍵詞: 人臉識(shí)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
Q95;
1.39萬(wàn)字 33頁(yè) 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(shí)別的背景與意義 2
1.2 人臉識(shí)別的發(fā)展歷程與國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀 3
1.3人臉識(shí)別研究的內(nèi)容 4
1.4人臉識(shí)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(shí)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(shí)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(shí)別方法 20
4.2.1 2DLDA-2DPCA的人臉識(shí)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(shí)別方法 22
4.3.1 (2D)2PCA的人臉識(shí)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(shí)別方法 23
4.4.1 (2D)2LDA的人臉識(shí)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(huì)的社會(huì)的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的地方需要用到人臉識(shí)別技術(shù)。例如在公共場(chǎng)所人臉識(shí)別可以用來(lái)幫助刑偵,在公司里人臉識(shí)別可以用來(lái)簽到代替?zhèn)鹘y(tǒng)的刷卡等。而人臉識(shí)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(shí)別技術(shù),越來(lái)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(shí)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(shí)別技術(shù)。本文先是簡(jiǎn)單介紹了一下一些簡(jiǎn)單的人臉識(shí)別技術(shù),然后又轉(zhuǎn)向介紹二維人臉識(shí)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(shí)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(shí)別方法的識(shí)別率要優(yōu)于2DPCA,2DLDA、(2D)2PCA和(2D)2LDA。
關(guān)鍵詞: 人臉識(shí)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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