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文档简介
1、1,基于TensorPCA的人脸识别方法的研究,本科毕业论文答辩演示稿,答辩人:周蒙,2,课题研究内容,一、研究目的 (一)身份识别,图(一) 人的面部特征,人脸数据库,3,(二)论证当前主流人脸识别算法,二维: 基于模板匹配的方法 基于奇异值特征方法 子空间分析方法 主成分分析(PCA)方法,三维: 基于图像特征方法 基于模型可变参数的方法,课题研究内容,4,方案设计,流程图:,训练样本,图(二) 系统流程图,5,运行过程,(一)人脸图像的预处理,人脸图像分割:将背景和人脸图区分开来。,6,人脸图像的去噪处理:去除图像编码和传输中产生的噪声。,运行过程,(a)有噪声的人脸图,(一)人脸图像的
2、预处理,7,人脸的区域标定、选取:检测出人脸在图像中的位置、大小信息。,运行过程,(一)人脸图像的预处理,8,运行过程,(二)人脸特征的提取,TensorPCA(张量主成分分析):在传统主成分分析(PCA)方法上的扩展。,1、传统主成分分析方法,2、张量主成分分析,9,运行过程,(三)高阶奇异值分解(HOSVD),奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解,可以用来求高阶矩阵特征值时降阶,有两个重要应用:,1、求伪逆,2、矩阵近似值,10,研究结果,(一)基于TensorPCA算法 的人脸识别系统,1、利用ORL人脸库:避免因外界因素影响图像质量下降,直接使用ORL库中已经处理过的人脸图像。,2、MATLAB中实现人脸识别,利用MatLab中自带强大的矩阵处理函数。,11,研究结果,(一)基于TensorPCA算法 的人脸识别系统,图(三) 人脸识别检测系统,12,研究结果,(二)基于TensorPCA算法 的创新性,1、张量主成分分析用于人脸数据结构克服了数据向量化带来的缺点。,2、与常规的主成分分析算法相比,张量主成分分析算法在同样的压
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