基于PCA和欧几里得距离判据的模板匹配分类器

基于PCA的人脸识别算法研究毕业论文目录摘要 .................................................. 错误!未定义书签。

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第1章绪论 .. (1)1.1选题背景及意义 (1)1.2国外研究现状 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国研究现状 (3)1.3人脸识别技术的研究容与技术难点 (3)1.3.1 人脸识别技术研究容 (3)1.3.2 人脸识别技术研究难点 (3)1.4本文研究容与结构安排 (4)第2章人脸识别相关技术介绍 (5)2.1系统概述 (5)2.2人脸识别主要技术 (5)2.2.1 二维人脸识别算法介绍 (5)2.2.2 三维人脸识别算法介绍 (6)2.3常用的人脸图像库 (6)2.4人脸的特征提取 (7)2.4.1 几何特征提取法 (7)2.4.2 代数特征提取法 (8)2.5本章小结 (10)第3章基于PCA的人脸识别算法 (12)3.1引言 (12)3.2K-L变换 (12)3.2.1 K-L变换原理 (13)3.2.2 K-L变换性质 (14)3.3SVD定理 (15)3.4距离的计算 (17)3.5基于PCA的人脸识别 (18)3.5.1 人脸的表示 (18)3.5.2 特征脸空间的构造 (18)3.5.3 特征提取 (19)3.5.4 人脸识别 (20)3.6MATLAB仿真实现 (20)3.7结果分析 (26)3.8本章小结 (28)第4章与基于Fisherface方法的特征提取原理对比 (29)4.1PCA方法的优缺点 (29)4.2基于Fisherface法的人脸特征提取理论介绍 (29)4.3FisherFace方法的优缺点 (31)4.4两种方案的理论对比 (31)4.5本章小结 (32)结论 (33)参考文献 (34)致谢 (36)附录 1 (37)附录 2 (44)附录 3 (48)附录 4 (57)第1章绪论1.1选题背景及意义当今时代社会高速发展，技术不断进步。

LBP直方图与PCA的欧式距离的人脸识别黄金钰;张会林;闫日亮【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2012(021)006【摘要】LBP operator has notable features of rotation invariance and gray-scale invariance etc. This paper uses LBP operator to get feature extraction, the face image is divided into sub-regions, then connecting these sub-regions LBP histogram to generate facial feature vector, because too many dimension of facial feature vector, using PCA to reduce dimension and compression. The final step is using Euclidean distance classifier to complete face recognition. Through the experimental conclusion shows very good face recognition effect. The face recognition algorithm used for various kinds of public, like the railway station have good application effect%基于LBP算子具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点,本文通过LBP算子的特征提取,将人脸分成子区域,然后通过连接这些子区域的LBP直方图生成人脸特征向量,由于生成的特征向量的维数过高,通过PCA算法降维压缩,最后用欧式距离分类器完成测试样本和训练样本的人脸识别,通过实验比较得出很好的人脸识别效果,此人脸识别算法过程用于火车站等各种公共场合有很好的应用效果.【总页数】4页(P202-204,198)【作者】黄金钰;张会林;闫日亮【作者单位】上海理工大学计算机与自动化,上海200090;上海理工大学计算机与自动化,上海200090;上海理工大学计算机与自动化,上海200090【正文语种】中文【相关文献】1.多级LBP直方图序列特征的人脸识别 [J], 高涛;何明一;戴玉超;白磷2.基于LBP直方图的复杂光照下的人脸识别 [J], 王茜;肖国强;吴松;林宽3.基于SQI和加权LBP直方图的不同光照环境下人脸识别 [J], 王建玺;徐向艺;鲁书喜4.自商图像优化加权LBP直方图的光照变化人脸识别 [J], 王刘涛;李肖立5.快速PCA与MB-LBP融合的人脸识别算法研究 [J], 田璐萍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于大量人脸数据库的人脸识别的新方法Mahmud S. Alkoffash, Shihadeh Alqrainy, Hasan Muaidi, Mohammed Wedyan阿普杜拉王子。

摘要这篇文章展示了一个算法使得matlab程序能够以来一个给予的数据库和脸部识别技术构建和处理一张图片，这帮助解决了一些公安人员的调查难题和一些类似的操作，随着数据库的发展这些图像得以被构建和实现。

据发现这样的图像处理操作解决了一些需要快速调查的事务的难题比如公安人员的工作。

这种方法依赖于已有的人脸数据库和人脸识别，人脸识别则是采用抓取脸部的数据并于已有数据进行比较，然后找到最接近的一个作为结果。

这个操作需要时间，虽然它并不实时操作但是需要的时间是很短的。

这种方法延伸出一种方法能够更快搜索出一些未知的人或脸，这样所有的部门就能投入更多的兴趣在自己的事务中搜索未知的人。

关键字：图像处理；matlab；数据库；人脸识别；搜索介绍数据库图像处理系统适用于在一些紧急事件中快速构建图像，比如犯罪案件，公安人员对杀人犯，盗窃犯和其他一些犯人的调查。

它可以与图像检索系统和其他的图像处理程序并行。

这个系统能够进行所谓的图像检索操作来比较存储在数据库中的图像和被给予的数据所描绘出的图像，以此使得一些问题得以解决。

另一方面，非语言类检索引用通过图像属性访问数据的系统。

一些图像属性能够依赖图形处理技术被提取出来。

这个系统能够通过取得资源里的数据来启动，这样的数据库描绘了图像然后任何在数据库中的项目都能通过matlab构筑的代码来转换成类似于数据库中给出的图像，从而系统能够搜索一张通过存储大量数据的数据库构筑的相似的图像。

在这之后系统能够得出它的结果使得未知的图像成为已知，之后还需要一个测试阶段来确保最终图像的正确性。

许多研究者通过不同的方法论来探究分析这样的系统，比如Jodouin S. et al。

2003 年展示了一个全自动方法，它基于多谱线图像和地形数据库样本的区域探测和描绘。

河北农业大学现代科技学院毕业论文(设计)题目：基于PCA算法的Eigenfaces人脸识别算法摘要人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像，提取有效的识别信息来辨认身份或者判别待定状态的一门技术。

它涉及模式识别、图像处理、计算机视觉等诸多学科的知识，是当前研究的热点之一。

然而影响计算机人脸识别的因素非常之多，主要是人脸表情丰富，人脸随年龄增长而变化，人脸所成图像受光照、成像角度及成像距离等影响，极大地影响了人脸识别走向实用化。

基于PCA算法的人脸识别过程大致分为训练、测试、识别这三个阶段完成，在训练阶段，通过寻找协方差矩阵的特征向量，求出样本在该特征向量上的投影系数；在测试阶段，通过将测试样本投影到特征向量上，得到测试样本在该特征向量上的投影系数。

最后，采用最小欧氏距离，找到了与测试样本最相近的训练样本图像。

关键词Eigenfaces、PCA算法、人脸识别算法、matlab、SVD。

AbstractFace recognition technology is the use of computer analysis of facial images to extract valid identification information to identify or determine the identity of a technology Pending state. It involves knowledge of pattern recognition, image processing, computer vision, and many other disciplines, is one of the hotspots of current research. However, factors affecting the computer face recognition very much, mainly rich facial expression, face changes with age, face a picture of the affected light, imaging and imaging distance, angle, greatly influenced the Face to practical use.PCA algorithm based recognition process is roughly divided into training and testing, the identification of these three stages, in the training phase, to find the eigenvectors of the covariance matrix is obtained on the sample feature vector projection coefficient; in the test phase by the test feature vector is projected onto the sample to obtain a test sample on the projection of the feature vector of coefficients.Finally, the minimum Euclidean distance, the test sample to find the closest sample images.Keywords Eigenfaces PCA Algorithm、Face Recognition Algorithm、matlab、SVD.目录1 绪论---------------------------------------------------------------------- 11.1计算机人脸识别技术及应用--------------------------------------------- 11.2常用的人脸识别方法简介----------------------------------------------- 11.3本论文内容安排------------------------------------------------------- 12 PCA ----------------------------------------------------------------------- 32.1 PCA简介------------------------------------------------------------- 32.2 PCA的实质----------------------------------------------------------- 32.3 PCA理论基础--------------------------------------------------------- 32.3.1投影----------------------------------------------------------- 32.3.2最小平方误差理论----------------------------------------------- 42.3.3 PCA几何解释--------------------------------------------------- 82.4 PCA降维计算--------------------------------------------------------- 83 PCA在人脸识别中的应用--------------------------------------------------- 113.1 人脸识别技术简介--------------------------------------------------- 113.2 图片归一化--------------------------------------------------------- 113.3 基于PCA的人脸识别------------------------------------------------- 113.3.1 人脸数据特征提取---------------------------------------------- 113.3.2计算均值------------------------------------------------------ 123.3.3计算协方差矩阵C ----------------------------------------------- 123.3.4求出协方差C的特征值和特征向量-------------------------------- 123.4奇异值分解定理------------------------------------------------------ 123.5 基于PCA的人脸识别的训练------------------------------------------- 133.5.1 训练集的主成分计算-------------------------------------------- 133.5.2 训练集图片重建------------------------------------------------ 133.6 识别--------------------------------------------------------------- 144 实验--------------------------------------------------------------------- 154.1 实验环境----------------------------------------------------------- 154.2 PCA人脸识别实验过程------------------------------------------------ 154.2.1 训练阶段------------------------------------------------------ 154.2.2 测试阶段------------------------------------------------------ 224.2.3 采用欧氏最小距离识别------------------------------------------ 234.3实验结果------------------------------------------------------------ 245 总结--------------------------------------------------------------------- 265.1.1内容总结：---------------------------------------------------- 265.1.2工作总结：---------------------------------------------------- 26 6致谢--------------------------------------------------------------------- 27 参考文献------------------------------------------------------------------- 281 绪论1.1计算机人脸识别技术及应用计算机人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像，进而从中提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的一门技术，它涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、生理学、心理学等诸多学科领域的知识。

ncc 模板匹配算法NCC模板匹配算法，即最近邻分类算法(Nearest Class Classifier)，是一种常用的模式识别和图像处理技术。

它通过计算待分类样本与已知样本之间的相似度，选择最近邻样本确定其所属类别。

在本文中，我们将一步一步地回答关于NCC模板匹配算法的问题，以帮助读者了解该算法的原理和应用。

第一步：什么是NCC模板匹配算法？NCC模板匹配算法是一种基于相似度度量的分类算法。

它通过计算待分类样本与已知样本之间的相似度，将待分类样本划分到与之最相似的已知类别中。

相似度度量通常使用特征向量之间的欧氏距离或相关性来描述。

第二步：NCC模板匹配算法的原理是什么？NCC模板匹配算法的原理主要包括特征提取和最近邻分类两个步骤。

在特征提取阶段，算法会从已知样本中提取出代表各类别特征的模板。

这些模板可以是特征向量、图像或其他描述类别特征的数据结构。

在最近邻分类阶段，算法会计算待分类样本与所有已知样本之间的相似度，并选择与之最相似的已知样本确定其类别。

第三步：NCC模板匹配算法的实现过程是怎样的？NCC模板匹配算法的实现过程可以分为以下几个步骤：1. 特征提取：从已知样本中提取出代表各类别特征的模板。

这可以通过计算已知样本的特征向量、图像的特征描述子等方法实现。

2. 相似度度量：对于待分类样本，计算其与所有已知样本之间的相似度。

常用的相似度度量方法包括欧氏距离、相关性等。

3. 最近邻分类：选择与待分类样本最相似的已知样本，将其标记为该待分类样本所属的类别。

4. 输出结果：将分类结果输出，可以是直接输出类别标签或输出与每个已知类别的相似度值。

第四步：NCC模板匹配算法的优缺点是什么？NCC模板匹配算法具有以下优点：1. 简单易实现：NCC模板匹配算法的实现相对简单，不需要复杂的训练过程和特征选择。

2. 高效性能：该算法的时间复杂度通常较低，能够快速进行分类。

3. 鲁棒性：NCC模板匹配算法对于一定程度的噪声和变形具有较好的鲁棒性。

基于DWT 的PCA+SVM 优化算法在人脸识别应用中的研究摘要：文章提出一种PCA+SVM 算法优化方法，以小波变换(DWT)为基础，旨在提升人脸识别的精度。

先用DWT 将原本的人面影像分解成多个子带，再将每个子带进行PCA 降维运算，选出最重要的特征子集作为输入资料，最后用SVM 分类器来识别人面。

实验结果显示，其在ORL 人脸数据库中提出的方法，应用前景更好，人脸识别准确率明显提高。

关键词：人脸识别；PCA ；SVM ；DWT ；算法中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号：2095-0438（2023）09-0157-04(合肥财经职业学院人工智能学院安徽合肥230061)PCA+SVM 是人们常用的面部识别算法，识别性能较好。

但PCA+SVM 算法也需要提高识别精度，以应对大规模的人脸数据。

所以，如何提高PCA+SVM 算法在人脸识别领域应用的精确度，是目前研究的一个重要方向。

小波变换(dwt)是一种时频分析方法，具有多分辨率、局部性和优秀的压缩性等特点。

小波变换可以将讯号分解为频率不同、时间不同的多个子讯号，从而实现讯号的降维和特性的抽离。

所以通过小波变的方式优化PCA+SVM 算法，可以增强人脸识别的精确度。

一、PCA 算法和SVM 算法原理PCA+SVM 算法的基本思路是，首先利用PCA 算法将高维度的人面图像数据向低维度空间进行降维处理，再将降维处理后的数据送至SVM 分类器进行分类处理。

（一）PCA 算法。

PCA 算法是一种常用的降维方法，其基本思路是将高维数据通过线性变换映射到低维空间，从而达到数据维度的降低。

在图像处理中，PCA 算法可以通过对图像数据的协方差矩阵进行特征值分解来提取图像的主成分，进而实现对图像的降维操作。

假设有一个n 维的样本数据矩阵X ，每个样本有m 个特征值，则可以通过以下步骤来实现PCA 算法：第一步：对数据进行中心化处理计算出数据矩阵X 每个特征值的均值，然后将数据矩阵X 的每个样本向量减去其均值，得到新的中心化数据矩阵Y 。

毕业设计（论文）-基于PCA的人脸识别的研究与实现提要人脸识别技术是基于生物特征的识别方式～与指纹识别等传统的识别方式相比～具有实时、准确和非侵扰等特性。

因此人脸识别技术在诸多领域都有广泛的应用。

人脸识别技术中的人脸特征提取及模式识别是近年来基于生物特征研究的热点之一。

本文以人脸识别的关键步骤为主要内容～系统地研究了人脸识别技术～对各环节所需的算法作了介绍和研究。

在预处理环节中～对图像进行大小归一化及灰度归一化等处理。

在特征提取环节～介绍几种特征提取的方法并对其进行对比～深入研究基于主成分分析,PCA,的特征子空间方法提取本征脸,Eigenface,。

在分类器识别环节～对非线性Parzen分类器中核函数的参数估计算法和欧氏距离分类器法进行比较～重点讨论采用欧氏距离分类器的识别法。

关键字预处理,PCA,欧氏距离分类器,人脸识别IFace Recognition Based on PCAResearch and Implementation060608117 Lin Xiaoming Tutor:Chen Yu LecturerAbstractFace recognition technology is based on biometric identification methods such as fingerprint recognition and identification of the traditional methods, with real-time, accurate and non-intrusive. Face Recognition Technology Face feature extraction and pattern recognitionin recent years based on the biological characteristics of one of the hot spots. In this paper, a key step in face recognition as its main content, a systematic study of the face recognition technology～required on the partof the algorithm was introduced and research. In the preprocessing stage～In the pretreatment session, the image size normalization and gray normalized such proceedings. In the feature extraction part, introduces several feature extraction methods and contrast,extracting Eigenface Based on principal component analysis(PCA) of the subspace was studied. Identify areas in the classifier, Parzen classifier in the nonlinear kernel function parameter estimation algorithm and Euclidean distance classifier method of comparison, focused on the use of Euclidean distance classifierIIrecognition method.Keywords Preprocessing ; PCA ; Euclidean distance classifier ; Face recognitionIII目录第一章绪论........................................... - 1 -1.1 研究的背景与意义 .............................. - 1 -1.2 人脸识别的国内外研究现状 ...................... - 2 -1.2.1 人脸识别在国外研究现状 .................. - 2 -1.2.2 人脸识别在国内研究现状 .................. - 5 -1.3 课程研究的内容 ................................ - 6 - 第二章人脸图像的预处理 .............................. - 8 - 第三章人脸的特征提取 ............................... - 11 -3.1 ICA及其人脸表征 .............................. - 12 -3.1.1 ICA的基本思想 ........................... - 12 -3.1.2 人脸的独立分量表征 ...................... - 12 -3.2 LDA 算法及其人脸表征 ......................... - 13 -3.2.1 LDA 算法 ................................ - 13 -3.2.2 LDA表征人脸 ............................. - 14 -3.3 PCA特征提取方法 .............................. - 15 -3.3.1 K-L变换的基本原理 ....................... - 15 -3.3.2 PCA基本原理 ............................. - 17 -3.3.3 基于PCA的人脸特征提取 .................. - 18 - 第四章人脸特征的分类与识别 ......................... - 20 -4.1 基于核的非线性Parzen分类器 .................. - 20 -IV4.2 欧式距离分类器 ............................... - 22 - 第五章基于PCA和欧氏距离分类器的程序设计及调试 ..... - 24 -5.1 Matlab简介 ................................... - 24 -5.2 程序仿真及调试结果 ........................... - 25 - 第六章结论......................................... - 30 - 致谢 ................................................. - 32 - 参考文献 ............................................. - 32 - 附录 ................................................. - 33 - V基于PCA的人脸识别的研究与实现060608117 林晓明指导老师: 陈宇讲师第一章绪论1.1 研究的背景与意义随着计算机及网络技术的高速发展～将身份数字化、隐性化～并准确鉴定身份、保证信息安全显示出前所未有的重要性～成为许多信息系统要首先考虑的问题。

模式识别作业《模式识别》大作业人脸识别方法一 ---- 基于PCA 和欧几里得距离判据的模板匹配分类器一、 理论知识1、主成分分析主成分分析是把多个特征映射为少数几个综合特征的一种统计分析方法。

在多特征的研究中，往往由于特征个数太多，且彼此之间存在着一定的相关性，因而使得所观测的数据在一定程度上有信息的重叠。

当特征较多时，在高维空间中研究样本的分布规律就更麻烦。

主成分分析采取一种降维的方法，找出几个综合因子来代表原来众多的特征，使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息，而且彼此之间互不相关，从而达到简化的目的。

主成分的表示相当于把原来的特征进行坐标变换（乘以一个变换矩阵），得到相关性较小（严格来说是零）的综合因子。

1.1 问题的提出一般来说，如果N 个样品中的每个样品有n 个特征12,,n x x x ，经过主成分分析，将它们综合成n 综合变量，即11111221221122221122n n n n n n n nn ny c x c x c x y c x c x c x y c x c x c x =+++⎧⎪=+++⎪⎨⎪⎪=+++⎩ij c 由下列原则决定：1、i y 和j y （i j ≠，i,j = 1,2,...n ）相互独立；2、y 的排序原则是方差从大到小。

这样的综合指标因子分别是原变量的第1、第2、……、第n 个主分量，它们的方差依次递减。

1.2 主成分的导出我们观察上述方程组，用我们熟知的矩阵表示，设12n x x X x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦是一个n 维随机向量，12n y y Y y ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦是满足上式的新变量所构成的向量。

于是我们可以写成Y=CX,C 是一个正交矩阵，满足CC ’=I 。

坐标旋转是指新坐标轴相互正交，仍构成一个直角坐标系。

变换后的N 个点在1y 轴上有最大方差，而在n y 轴上有最小方差。

同时，注意上面第一条原则，由此我们要求i y 轴和j y 轴的协方差为零，那么要求T YY =Λ12n λλλ⎡⎤⎢⎥⎢⎥Λ=⎢⎥⎢⎥⎣⎦令TR XX =，则T TRC C =Λ经过上面式子的变换，我们得到以下n 个方程111111212112111221122111121211()0()0()0n n n n n n nn n r c r c r c r c r c r c r c r c r c λλλ-+++=+-++=+++-=1.3 主成分分析的结果我们要求解出C ，即解出上述齐次方程的非零解，要求ij c 的系数行列式为0。

毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于PCA的人脸识别算法实现毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作与取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得与其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部容。

作者签名：日期：学位论文原创性声明本人重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：日期：年月日学位论文使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要随着科技的发展，人类社会的进步，传统身份识别由于容易遗失，容易被破解已不能起到身份识别作用。

人们需要更加安全可靠的身份识别技术。

而生物特征的独一无二，不易丢失和被复制的特性很好满足了身份识别的需要。

基于MB_LBP与改进Fast PCA算法的人脸特征提取崔浩;刘军清;陈鹏;雷邦军;李伟生【摘要】针对MB_LBP算法对人脸特征提取维数较高,使用PCA方法会造成图像原始空间结构破坏和维数变得过大等问题,提出一种基于多块LBP (Multi-scale Block Local Binary Patterns,MB_LBP),结合改进的Fast PCA算法进行人脸特征提取的方案.首先用MB LBP算法提取人脸图像的特征,接着用本文所改进Fast PCA方法加速计算矩阵S非零本征值所对应的本征向量,对人脸特征进行降维,最后在ORL人脸库进行验证.实验表明,该方法对后期人脸特征提取效果优于改进前的效果,很大程度上降低了提取时间,效果明显.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2015(034)015【总页数】4页(P29-32)【关键词】MB_LBP算法;改进Fast PCA;人脸特征;维灾【作者】崔浩;刘军清;陈鹏;雷邦军;李伟生【作者单位】三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002;三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002;三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002;三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002;三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002【正文语种】中文【中图分类】TN713特征提取在人脸识别中应用十分广泛，如何更好地将图像的特征提取应用于人脸识别是当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点，它涉及到计算机视觉、图像处理、生理学等多个学科的知识背景。

这种技术具有广泛的应用前景，如身份识别、视频监控、国家安全、信息安全等领域。

人脸特征提取和分析是人脸识别中的重要过程。

局部二进制模式（Local Binary Patterns，LBP）［1-2］的方法自从被 Ahonen等人引入人脸识别后一直受到广泛关注，它是最早作为一种有效纹理描述算子提出的，尤其对图像局部纹理特征的卓越描述能力而获得广泛的应用。

基于加权PCA的人眼定位算法
曹林;杜康宁
【期刊名称】《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(025)003
【摘要】利用机器学习的思想,提出了一种加权PCA算法应用于人眼定位.首先用PCA方法从人眼图像中提取特征向量,然后用机器学习的思想筛选出正确率高的特征向量,并用正确卒对其加权,最后由加权后的特征向量构成强分类器,并使用CAS-PEAL人脸库对该算法验证.实验结果表明,与传统PCA算法相比,加权PCA算法得到更好的人眼检测结果.
【总页数】4页(P52-55)
【作者】曹林;杜康宁
【作者单位】北京信息科技大学,光电信息与通信工程学院,北京,100192;北京信息科技大学,光电信息与通信工程学院,北京,100192
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于类内加权平均值的模块PCA算法 [J], 韩成茂
2.基于多尺度Retinex算法结合PCA特征加权的人脸识别方法 [J], 于梦;云利军;李艾瞳
3.基于变量加权的PCA算法研究 [J], 闫治宇
4.基于PCA和LBP的自适应加权融合人脸识别算法 [J], 杨艳;郭振铎;徐庆伟
5.基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法 [J], 张梦;曾毓敏;李鹏程因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于PCA和分块FFT的快速模板匹配算法黄晓辉;刘尚文;刘兴钊;于秋则【期刊名称】《太赫兹科学与电子信息学报》【年(卷),期】2011(009)004【摘要】图像匹配算法作为一种经典的图像识别算法,在计算机底层视觉处理中占有重要地位.在理论界,对该算法的讨论和研究由来已久,也提出了基于像素灰度、基于图像特征等的匹配算法.本文所提出的匹配算法主要基于模板特征,通过结合主分量分析(PCA)、分块快速傅里叶变换(FFT)等技术实现了高效快速的图像匹配算法.在对具有大量相似目标的图像进行检测的应用中,该算法取得了良好的效果.%As one of the classic image recognition algorithms, image matching algorithm plays an important role in computer low-level vision technology. In theoretical field, discussions and studies of the algorithm have a long history, and some algorithms based on image pixel gray level or image features have been proposed. The matching algorithm proposed in this paper is mainly based on template features and by using the combination of technologies including Principal Component Analysis(PCA) and blocking Fast Fourier Transform(FFT) to implement fast algorithm. In the application of detection of large amount of similar objects in an image, this algorithm has achieved good results.【总页数】5页(P483-486,490)【作者】黄晓辉;刘尚文;刘兴钊;于秋则【作者单位】上海交通大学电子工程系,上海200240;上海交通大学电子工程系,上海200240;上海交通大学电子工程系,上海200240;上海交通大学电子工程系,上海200240【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.基于分块排序重采样PCA的泊松降噪算法 [J], 郭哲;赵文钊;秦斌杰2.基于分块的DWT和PCA图像水印算法 [J], 夏维伟;陈家琪3.基于LS MPP的图像分块模板匹配并行算法 [J], 李俊山;沈绪榜4.基于投影与KMP简约算法的一维快速模板匹配算法 [J], 单宝明;徐启蕾5.基于分块LBP和分块PCA的指静脉识别方法 [J], 杨文文;毛建旭;陈姜嘉旭因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于PCA算法的人脸匹配技术研究
冯伟;杨春丽;刘峰;刘光宇;程远;周豹;赵恩铭;周维云;赵继强
【期刊名称】《漯河职业技术学院学报》
【年(卷),期】2024(23)2
【摘要】基于PCA算法的人脸匹配是一种常见的计算机视觉技术,主要应用于人脸图像的分类和匹配任务。

利用PCA技术对人脸图像进行特征提取和降维处理,将人脸分为测试集和训练集,然后用欧式距离计算测试集中选择的图像和训练集中所有图像的距离,选择距离最短的图像作为人脸匹配结果。

实验采集了200张不同拍摄角度和不同表情的人脸图像,对待匹配的人脸图像加入不同程度噪声进行人脸匹配,实验结果显示基于PCA算法的人脸匹配技术,完成匹配的平均时间为1.2494s,人脸图像匹配准确率为97.25%。

【总页数】5页(P23-27)
【作者】冯伟;杨春丽;刘峰;刘光宇;程远;周豹;赵恩铭;周维云;赵继强
【作者单位】大理大学工程学院;上海交通大学海洋智能装备与系统教育部实验室;中国人民解放军32268部队信息科
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于PCA算法的人脸识别技术研究
2.基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究
3.基于PCA算法的人脸识别技术研究
4.基于PCA 算法的人脸识别技术研究
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