【摘 要】
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近年来,人脸识别技术得到了越来越广泛的应用。因此,一个有效并可行的识别算法成为人脸识别技术研究的重点。本文研究了人脸识别的鲁棒方法。其目标是在人脸数据库中存在模糊
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近年来,人脸识别技术得到了越来越广泛的应用。因此,一个有效并可行的识别算法成为人脸识别技术研究的重点。本文研究了人脸识别的鲁棒方法。其目标是在人脸数据库中存在模糊图像的情况下,这些方法能有较高的识别率。本文分析了目前存在的评价图像质量的几种方法,并做了相关实验。这些方法分别是倒谱评价方法、小波变换方法、梯度面尖锐性柱状图方法、相邻像素差异方法、累积概率模糊检测方法、人脸图像质量评价法。基于这些方法的局限性,本文提出了一种倒谱降维分类(ISDC)方法,其对图像的倒谱信息进行最异像素点降维和SVM分类。另外,本文还将机器学习中的贝叶斯方法和Adaboost方法运用于图像判别。实验结果表明了提出方法的有效性。最后,本文讨论了加入模糊判断的基于特征提取的人脸识别算法。
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