融合PCA与LDA变换的仿生人脸识别研究.pdf

本文主要探讨了一种融合PCA（主成分分析）与LDA（线性判别分析）变换的仿生人脸识别方法，旨在解决传统人脸识别技术中的识别率低和高维特征提取问题。PCA常用于数据降维，能有效提取样本的主要特征，而LDA则是一种统计学方法，主要用于分类，能增强类间距离，弱化类内距离，提高识别效果。 在传统的PCA基础上，该方法首先通过PCA对训练样本进行特征提取，减少原始数据的维度，同时保留主要的信息。PCA通过计算数据的协方差矩阵和特征值分解，找到数据的主要成分，这些主要成分是数据方差最大的方向，从而降低了数据的复杂度。 接着，LDA被用于进一步优化特征，它在PCA的基础上考虑了类别信息，使得在降维过程中更注重区分不同类别的能力。LDA的目标是最大化类间散度同时最小化类内散度，这样可以得到对分类更有利的特征向量。 在特征提取后，构建各类型样本的覆盖区域。这个过程可能涉及到聚类或者边界定义，以确定每个类别的人脸特征空间分布。当待识别的人脸特征通过PCA和LDA处理后，会落在某个或多个覆盖区域内，通过判断其归属情况来确定人脸的身份。 仿生人脸识别方法借鉴了生物识别的原理，比如模仿人类视觉系统对人脸特征的感知和处理方式，强调在高维空间中保持几何形体的连续性和同源连续性。这有助于提高识别的准确性和鲁棒性，特别是在面对光照变化、表情变化以及部分遮挡等复杂情况时。 实验结果表明，这种方法能够有效地提高人脸识别的准确率，并且解决了高维特征提取导致的计算复杂度问题。论文的关键词包括PCA、LDA、K-L变换、仿生模式识别、高维空间几何形体和同源连续性，这些都揭示了研究的核心技术和理论依据。 该研究为人脸识别领域提供了一个新的思路，即结合PCA和LDA的优势，以提高识别性能并降低计算复杂度。这对于实际应用，如安防监控、身份验证等场景具有重要意义。通过不断的优化和改进，这种融合变换的方法有望在人脸识别技术中发挥更大的作用。