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基于小波包-LDA神经网络的模拟电路故障诊断研究
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3秒自动关闭窗口基于优化的LDA与神经网络人脸识别方法研究--《汕头大学》2007年硕士论文
基于优化的LDA与神经网络人脸识别方法研究
【摘要】：
人脸识别技术与其它生物特征识别技术相比具有非侵犯性、主动、方便友好等特点，因而有更广阔的应用前景。它已是人工智能、模式识别等学科的研究热点。
本文首先介绍了人脸识别技术的概况，在此基础上深入研究了人脸识别的特征提取和分类识别等问题。
本文在第二章提出了一种优化的LDA人脸识别算法，该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题：通过重新定义样本类间离散度矩阵使传统的Fisher准则能够最优化，克服了边缘类对选择最佳投影方向的影响；同时，利用因数分解的方法避免了对矩阵求逆，解决了小样本问题。依据经验选取适当的e值，得到最佳的识别效果。实验结果表明，人脸识别效果优于传统LDA方法。
本文在第三章提出了基于局部奇异值特征和径向基函数(RBF)神经网络的人脸识别方法，局部奇异值特征提取方法是用多个小窗口采样人脸，计算各个小窗口图像的奇异值排列的向量，按字典排序法组成一个新的奇异向量；在RBF神经网络中，通过简单的聚类决定RBF神经网络的隐含节点数；采用梯度方法和线性最小平方法(Linear Least Square LLS)相结合的混合学习算法对RBF节点参数进行调整。实验结果表明，所提出的方法是一种识别率高、识别速度快、实现简单的方法。
【关键词】：
【学位授予单位】：汕头大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2007【分类号】：TP391.41;TP183【目录】：
中文摘要2-3
英文摘要3-4
第1章 绪论5-16
1.1 生物识别技术介绍5-7
1.2 人脸识别技术介绍7-15
1.2.1 人脸识别技术国内外发展的历史和现状7-8
1.2.2 人脸识别流程介绍8-12
1.2.3 影响人脸识别性能的因素12
1.2.4 人脸识别技术应用领域12-13
1.2.5 人脸数据库介绍13-15
1.2.6 人脸识别研究的扩展15
1.3 本章小结15-16
第2章 基于优化的LDA算法人脸识别研究16-32
2.1 LDA方法16-24
2.1.1 PCA+LDA方法17-20
2.1.2 零空间方法20-22
2.1.3 其他改进方法22-24
2.2 优化的LDA算法24-32
2.2.1 预备知识24-26
2.2.2 优化的LDA算法介绍26-30
2.2.3 实验结果30-31
2.2.4 总结31-32
第3章 基于局部奇异值特征和 RBF网络的人脸识别方法32-48
3.1 奇异值分解方法介绍32-33
3.2 径向基函数(RBF)神经网络介绍33-38
3.2.1 人工神经网络介绍33-35
3.2.2 径向基函数神经网络35-38
3.3 基于局部奇异值特征和 RBF神经网络的人脸识别方法38-48
3.3.1 局部奇异值特征38-39
3.3.2 RBF神经网络设计39-45
3.3.3 实验及其结果分析45-47
3.3.4 小结47-48
第4章 结束语48-49
参考文献49-53
附录1: 优化 LDA算法的部分源代码53-55
附录2: 基于局部奇异值特征和 RBF神经网络的人脸识别方法的部分源代码55-60
攻读硕士学位期间发表论文情况61
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