图像特征提取方法的研究

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1、西北工业大学硕士学位论文图像特征提取方法的研究姓名：延伟东申请学位级别：硕士专业：计算数学指导教师：彭国华20070301西北工业大学硕士学位论文图像特征提取方法的研究捅姜目标的自动识别是最有价值的应用需求之一，但它同时也最具挑战性。过去几十年中该课题的研究己经取得了较大的进展，但计算机自动识别技术还远没有达到理想的实际应用需求。自动识别技术涉及到很多方面的研究，如图像的预处理，图像增强、图像分割、特征提取方法和分类器的设计等等，这其中特征提取方法的研究尤为关键。一方面，研究者对特征提取的理论作了较多的探索，力求得出一些针对特定目标的高精度、高

2、效率的特征提取算法与方法。这其中包含PCA方法、Fisher鉴别分析方法，以及以核方法为代表的非线性特征提取方法等。另一方面，在实际应用中算法的效率也是非常重要的。本文的研究集中在特征提取方法，这其中涉及到线性与非线性特征提取方法。本文将特征提取方法分为线性和非线性特征提取方法。原始信息经过线性映射得到的交换后信息称为线性特征，原始信息经过非线性映射得到的变化后的信息成为非线性特征。对应的映射成为线性特征提取方法和非线性特征提取方法。主分量分析和Fisher线性鉴别准则是应用最广泛的特征提取算法。本文论述了2DPcA和2DFLD等传统特征提取方

3、法，并发展了2DFLD特征提取方法，提出分块的2DFLD特征提取方法，分析表明，该方法是2DFLD方法的推广，在人脸识别研究中优于传统的2DFLD方法。核方法是新近发展起来的一种非线性特征提取方法，它的理论基础来自于统计学习理论。本文详细讨论了核特征提取方法，并结合偏最小二乘理论(PLS)，提出了基于KPLS的特征融合方法。本文以构造新的特征提取算法为主要的研究方向，并结合实际应用来验证算法的优劣，对于算法中部分参数的选择讨论不足，这将在以后的研究工作中予以关注。关键词：自动目标识别，特征提取，主分量分析，Fisher线性鉴别，核方法，偏最小二

4、乘方法西北工业大学硕士学位论文图像特征提取方法的研究AbstractATRisoneofthemostsignificantrequests，althoughitisalsooneofthemostchallengingtasks．Duringpastseveraldecadesgreatprogresshasbeenmadeinresearchonthissubject．However,itisfarawayfromsatisfactoryrequirementsfromrealworld．ATRinvolvesmanytechniques，

5、suchasImagepreprocessing；Imageenhancing；ImageSegmentation；Featureextraction；classifiersdesigningandSOon．Featureextractioniscrucial．Ononehand,researchersattempttoworkoutalgorithmsandmethodstosomespecialtargets埘tllhighfightclassificationrateandgoodefficiency．Amongthem，Principa

6、lComponentAnalysis，Fisher‘SLinearDiseriminant，nonlinearalgorithmsmainlyappearingasKernelapproaches，andSOon．Ontheotherhand．inrealapplicationefficiencyisalsoanimportantindicatortoassessonealgorithm,becauseinmanycasesonlyalgorithmswithhi曲efficiencyCallsatisfyrequestofrealtask．T

7、hispaperaimsatdesigningfeatureextractionalgorithmsonfacerecognition,includinglinearfeatureextractionandnonlinearones．Featureextractionapproachesaredividedintotwogroupsinthispaper,linearfeatureextractionandnonlinearfeatureextraction．Theinformationafterlinearmappingiscalledlin

8、earfeatures；theinformationafternonlinearmappingiscallednonlinearfeatures．Th