文档介绍：⑨逢掌虚可筢大学硕士学位论文基于子空间分析的图像检索和人脸识别研究作者姓名:学科、专业:研究方向:导师姓名:计算机应用技术数字图像处理闫德勤教授郭丹分类号:密级:学校代码:学号:
指导教师签名:学位论文储繇:彝&学位敝作者躲篝硅≥口//年钿学位论文独创性声明\学位论文版权的使用授权书本学位论文作者完全了解辽宁师范大学有关保留、使用学位论文的规定,及学校有权保留并向国家有关部门或机构送交复印件或磁盘,允许论文被查阅和借阅。本文授权辽宁师范大学,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文,并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后使用本授权书。签名冢和致谢的地方外,不包含他人和其他机构已经撰写或发表过的研究成果,其他同志的研究成果对本本人承诺:所呈交的学位论文是本人在导师指导下所取得的研究成果。论文中除特别加以标注人的启示和所提供的帮助,均已在论文中做了明确的声明并表示谢意。
是系统中的关子空间特征提在图像检索和涌占浼际跤τ糜诨谛巫吹耐枷窦焖骷际踔小8呶琙匾云浔泶锿枷区域信息的细节性、表征图像检索系统的全面有效性,广泛应用于图像检索系统。但由于高维矩具有“维数灾难”问题,会增加算法的复杂度,因冗余信息造成关键信息混淆,进而影响图像描述效果。针对这个缺陷,本研究应用局部保持投影餍窝八法,对以匚L卣髅枋鲎又械娜哂嘈畔⒔写怼1疚脑贚算法中,通过拉普拉斯图保持局部样本不变性,并引入全局算法主成分分析Vち搜镜恼性。考虑到信息间的相关性影响到投影的准确率,本文对卣髦捣治龃娲车特征值求解方法,得到正交基向量,能够使数据重构相对容易,在此基础上保留矩的旋转不变性,使检索到的图像更加符合人眼视觉效果。攵匀肆惩枷竦脑嫉叶韧冀刑卣魈崛。谠擞孟咝耘斜鸱治算法对人脸子空间进行学习时,发现算法本身在定义上有一定的不足,即忽略了相邻两类样本比较相似的情况下,容易产生误差而导致样本分类不明确。针对此缺陷不足,本研究提出最大边际近邻判别分析法,其原理是依据近邻元准则将数据样本投影到利用最大边际近邻方法所得到的子空间,同时对相邻的具有相似特征的两类进行约束,构造出新的散布矩阵,进而得到优化的目标函数。此方法克服了传统的定义形式对于两类或多类的类别均值之间距离值相近时难以区分导致数据样本之间重叠或部分交叉的缺点,解决了算法本身具有的小样本问题。将此算法在在标准的人脸数据库上进行应用,得到了较高的识别率,证明了该方法的有效性。关键词:形状检索;人脸识别;特征提取;局部保持投影咝耘斜鸱治
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯检索和识别系统概况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图像检索⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于子空间的分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯子空间分析方法的引入⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基本思想及原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯子空间分析方法的介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一种基于矩形状检索的新算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯矩及其形状特征库⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.矩描述子⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯矩的提取与特征库的形成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯特征向量的维数约减新算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.匦赂男碢算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~.碌谋>滞队八惴ǖ拿枋觥实验结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最大边际近邻线性判别分析的人脸识别算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..辽’JΨ洞笱学位论文.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一
引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯