非迭代三维最大边缘准则及其在人脸识别中的应用

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5、下，行研巧工作所取得的成果。尽我所知，除文中己经注明引用的内容外本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本。文的研巧做出重要贡献的个人和集体，巧己在文中明确方式标明本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。：论文作者签名：曰期Ｚ川年Ｉ月作曰学位论文版权使巧授权书、：本人完全了解云南财经大学有关保留使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文和论文电子版，允许学位论文被查阅或借阅学校可ｉｌ，ｔ公布学位论文的全部或部分内容；可Ｗ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编、发表学位论文；授权学校将学位论文的全文或部分内容编

6、入、提供有关数据唐进斤检索。■（保密的学位论文在解密后遵循此规定）论文作者签名：争糸导师签名：藻一曰期：＞０化年Ｔ月曰曰期：年月修曰Ｊｉ摘要摘要人脸识别是生物特征识别中一个活跃的研究领域。尤其在新时期的反恐和安全问题等具有重要作用。如何抓住人脸的轮廓特征和局部细节特征，研究优良的识别方法，成为目前计算机技术和模式识别领域中非常重要的研究方向。人脸识别的研究需要克服的困难很多，人脸形态的差异性和环境的多样性，受到年龄和皮肤受损等的影响，这使得人脸识别的稳定性很难做到，其中包括姿态、光照、表情、饰物(眼睛、胡须)外在因素的影响，使得识别的稳定性和准确性很难提高。之前的

7、很多基于降维和分类的人脸识别方法，大多是将二维图像转化为一维，这样会无形中忽略了人脸原本隐藏的数据结构，而且经常会导致小样本问题，后来二维判别分析技术成为了一个人们热衷的技术，该方法可以克服前面面提到的缺点，然而二维的特征提取方法仍然是基于整个图像的行或者列的，所以二维的特征提取方法提取的特征仍然可能还有一些冗余信息。本文为了充分抓取人脸的细节和轮廓特征，提出了针对三维数据的三维最大边缘准则(3DMMC)。此方法是基于最