基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进.pdf

"基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进" 基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进是近年来模式识别、图像处理、机器视觉以及人工智能等领域研究的热点课题之一。人脸识别技术广泛应用于身份识别、接入控制、视频检索等领域，研究者提出了多种人脸识别理论。 弹性图匹配算法是一种有效的人脸识别方法，它通过将人脸图像特征点经Gabor小波预处理后，结合主成分分析（PCA）和Fisher线性判别方法（FLD）对生成的特征矢量进行处理，降低维数，减少计算量，同时在不降低识别率的前提下，提高识别速度。 在传统的人脸识别算法中，PCA算法和FLD算法是常用的方法。但是，这些方法存在一些缺陷，如计算量大、识别率不高等。因此，基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进的提出，可以解决这些问题，提高人脸识别的速度和准确率。 该算法的主要步骤是： 1. 对人脸图像进行Gabor小波预处理，提取人脸图像特征点。 2. 将特征点经主成分分析（PCA）处理，降低维数，去除冗余信息。 3. 对处理后的特征矢量进行Fisher线性判别（FLD），提高识别率。 通过该算法的改进，可以提高人脸识别的速度和准确率，同时减少计算量。实验结果表明，该算法在人脸识别方面具有很高的识别率和实时性。 在人脸识别领域中，基于特征的弹性图匹配算法改进具有广泛的应用前景，如身份识别、接入控制、视频检索等领域。同时，该算法也可以应用于其他模式识别领域，如指纹识别、语音识别等。 基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进是一种高效、准确的人脸识别方法，它可以广泛应用于人脸识别相关领域，提高人脸识别的速度和准确率。 关键词：人脸识别；弹性图匹配；特征提取；主成分分析；Fisher线性判别 在人脸识别领域中，特征提取是非常重要的一步骤。Gabor小波预处理是提取人脸图像特征点的一种常用方法，它可以提取人脸图像的局部特征。但是，该方法存在一些缺陷，如计算量大、识别率不高等。 主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，它可以将高维度的数据降低到低维度，去除冗余信息。但是，PCA算法存在一些缺陷，如计算量大、识别率不高等。 Fisher线性判别（FLD）是一种常用的分类方法，它可以将数据分类成不同的类别。但是，该方法存在一些缺陷，如计算量大、识别率不高等。 基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进可以解决这些问题，提高人脸识别的速度和准确率。该算法通过结合Gabor小波预处理、主成分分析（PCA）和Fisher线性判别（FLD）方法，对人脸图像特征点进行处理，降低维数，减少计算量，同时在不降低识别率的前提下，提高识别速度。 基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进是一种高效、准确的人脸识别方法，它可以广泛应用于人脸识别相关领域，提高人脸识别的速度和准确率。