基于icm振荡时间序列和支持向量机的人脸识别

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1、分类号ＴＰ３９１密级公开ＵＤＣ编号《方Ａ聲巧女研《４《僅俗Ａ题目基于ＩＣＭ振荡时间巧列巧支持向量祝的人抢巧别学院（所、中心）信息学院专业名称通信与信息系统研究生姓名余介夫学号１２０１３０００９９０导师姓名周冬明职称教巧二零一六年Ｈ月论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成果不存在票Ｉ窃或抄袭行为一同工作的同志对本研

2、究所做的任何贡献均己在论文中作了明确。与作者的说明并表示了谢意。（现就论文的使用对云南大学授权如下：学校有权保留本论文含电子版），也可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部分内容，可Ｗ将论文用于查阅或借阅服务；学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务。（内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）研充生签名；４令导师签名：哨日期；摘要摘要一个重要方面人

3、脸识别作为生物特征识别的，在各领域得到广泛应用，但由于受环境、光照，，、角度等因素的影响导致特征不明显难Ｗ有效提取，如何有效实现特征提取和准确进行特征分类已成为目前一个热点研巧课题。ＩＣＭ模型具有构造简单、运行速度快和不需要提前进行学习等独特优势，非常适用于图像处理，其振荡时间序列用于图像特征提取具有平移不变形、缩放不ＳＶＭ则是一种泛化能力很强变形和旋转不变形等特性，能够较好地解决非线；而性、高维数等问题的分类器。因此，本文综合两种方法的优势，提出了基于ＩＣＭ模型振荡时间序

4、列的特征提取和支持向量机相结合的算法。本文首先简要叙述了ＩＣＭ模型的工作原理和基本特性，对其动力学特性进行，探讨了自激励发放周期及捕获期的特点。然后了详细的公式推导，根据ＩＣＭ神经元的脉冲同步发放特性，分析了振荡时间序列的几何不变特性，将其应用于人Ｉ脸识别方面的研巧，提出基于ＣＭ振荡时间序列的特征提取方法。最后，对支持一向量机的核函数及分类器构造的选择进行详细分析一，并选择出最优的对的线性核函数分类器对人脸特征进行分类。在ＯＲＬ人脸数据库中，将常用的子空间方法分别与不同的

5、分类器进斤实验，Ｉ得到各自最优組合，并与本文提出的基于ＣＭ的振荡时间序列与支持向量机结合的方法进行对比分析。实验仿真表明；本文提出的方法与其他子空间方法相比，－具有识别率高，，受人脸图像平移、缩放、旋转影响小等优越性；同时在ＭＵＣＢＣＬ人脸数据库中对本文提出的方法进行验证，结果表明该算法在较大的数据测试空间也具有优良的可行性。ＩＣＭ：；动力学特性振荡时间序列特征提取支持向量糾人脸识关键词；；；；别１ＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＦａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉ

6、ｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔａｓｐｅｃｔｏｆｂｉｏｍｅｔｒｉｃｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｖａｒｉｏｕｓｆｉｅｌｄｓ．Ｂｕｔ化ｉｓｄｉｆｉｃｕｌｔｔｏｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｂｅｃａｕｓｅｏｆ化ｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｃｏｍｅｓｆｒｏｍｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＵｋｕｎｍａｔｉｏｎａｎｌｅａｎｄｏ化ｅｒ，，ｇｆａｃｔｏｒｓｗｈｉｃｈ

7、ｌｅａｄｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ化ｂｅｕｎｃｏｎｓｉｃｕｏｕｓ．Ｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｎｄｆｅａｔｕｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃａｔｒｅｓｅｎｔ．ｐＩＣＭｍｏｄｅｌｉｓｖｅｒｙｓｕｉｔａｂｌｅｔｏｂｅａｌｉｅｄｉｎｉｍａｅｒｏｃｅｓｓｉｎｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅｕｎｉｕｅｐｐ

8、ｇｐｇｑ，ａｄｖａｎｔａｅｓｓｕｃｈａｓｓｉｍｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｕｉｃｋｒｕｎｎｉｎｓｅｅｄａｎｄｉｔｄｏｅｓｎｔｎｅｅｄａｄｖａｎｃｅｇｐ，，ｑｇｐＭｏｔｔＩｔｌｅａｒｎｉｎｇ．ｒｅｏｖｅｒｈｅｏｓｃｉｌｌａｉｏｎｔｉｍｅｓｅｕｅｎｃｅｏｆＣＭｕｓｅｄｉｎｉｍａｅｆｅａｕｒｅ，ｑｇｅｘｔ－ｔｒａｃｉｏｎｈａｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ１化ｅｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌｎｏ