基于Fisher判别的人脸识别方法研究.pdf

基于Fisher判别的人脸识别方法研究 本文主要研究基于Fisher判别的人脸识别方法，通过对人脸图像样本的分类，解决小样本问题。人脸识别是生物特征之一，具有直接、友好、方便的特点，易于用户接受。近年来，在小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征一直是许多研究者关心的问题。 本文采用了Fisher判别法在人脸图像样本分类方面的应用，通过在标准数据 库ORL人脸库和Yale人脸数据库上的试验结果，证实了方法的有效性和稳定性。 一、人脸识别的重要性 人脸识别是图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中的一个重要研究方向。人脸识别技术可以应用于身份识别、监控、人机交互等领域，具有广泛的应用前景。 二、Fisher判别法的原理 Fisher判别法是一种常用的特征抽取方法，通过对样本的特征进行分析和比较，实现样本的分类。Fisher判别法的主要思想是寻找使样本之间的距离最大化，而使样本内的距离最小化。 三、小样本问题的解决 小样本问题是指在样本数量较少的情况下，如何抽取有代表性的特征。Fisher判别法可以解决小样本问题，通过对样本的特征进行分析和比较，抽取最优的鉴别特征。 四、本文的贡献 本文的贡献在于提出了一种基于Fisher判别法的人脸识别方法，可以解决小样本问题，提高人脸识别的准确性和效率。该方法可以应用于身份识别、监控、人机交互等领域，具有广泛的应用前景。 五、结论 本文提出了一种基于Fisher判别法的人脸识别方法，通过对人脸图像样本的分类，解决小样本问题。实验结果表明，方法的有效性和稳定性，使其可以应用于实际应用中。