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1、图像集的离散度矩阵及其在人脸图像识别中的应用’,2王耀明王仲国沈毅俊2X()23421喇】〕气上海师范大学理工信息学院上海)(上海市奉贤县电视大学上海20)。摘要本文提出了图像集离散度矩阵的基本概念及用于人脸图像识别的方法该方法把同一类图像集中的各幅图像的信息矩阵的奇异值向量作为矩阵中的一列构成图像集特征矩。,,阵把这些矩阵组成一图像库并找出图像集离散度矩阵和图像库离散度矩阵从而计算出它。,们的最佳投影系数然后把测试样本的图像集特征矩阵与图像集库中的训练样本图像集的,。特征矩阵按投影系数相比较找出它
2、们的相似程度从而进行人脸图像识别关键词奇异值向量图像集特征矩阵最小二乘距离离散度矩阵FACERECOGNp以ONBASEDONSP以1人RnYOFD吐AGESETSWangYgn’WanghZo叫妾卯o`hsenijYun~户,,!(l卯浇石几如切级幻弘。￡J之jni记℃乃5内朋反2印2J4肠伙of免如adn晌~咖昭灿肠~勿砂)几不少,刀沼〕气vT肠“优勿of声b移俪。即认品四移肠￡撇加12014优)A加位盆CthTispaperputsofrwa记a叩phofe一溯铭ereeo,itionbase
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5、一fac溉camSingUlarveeotrCh瓦etirstiematnxofinlageset玩ast一ssesitcSater舰甲aeramotritrxofesetamimag1前言。,人脸图像的识别归根结底是图像识别人脸图像识别又与一般的图像识别不同它是一。,,,。:2以】)一一:收稿日期1129王耀明副教授主研领域图像处理计算机视觉与计算机图形学。、,,种活动的图像的识别表情的变化以及尺寸姿态的变化就是同一个人在不同的环境下所。,,。得的人脸图像也不尽相同所以影响人脸图像识别的因素很多也
6、增加了其困难程度:。,一个是特征抽取;一般地讲上述的人脸图像识别主要有两大部分另一个是识别方法。,,这些方法均基于单图像的基础上进行识别或归类的然而人对自然界的认识包括对人脸的,,。辨别往往是立体的也就是在多于一幅图像本文提出的基于图像集离散度矩阵的人脸图像,,识别方法就是根据人的认识规律对某一个人脸的若干幅图像组成的图像集中的各幅图像的,。信息矩阵的奇异值向量作为矩阵中的一列而构成的图像集特征矩阵把这些矩阵组成一图,,。像库并找出图像集离散度矩阵和图像库离散度矩阵从而计算出它们的最佳投影系数然,后
7、把测试样本的图像集特征矩阵与图像集库中的训练样本图像集的特征矩阵按投影系数相,。。比较找出它们的相似程度从而进行人脸图像识别本方法也可以应用于一般的图像识别中2矩阵集的离散度矩阵:i二,,,`=a,a,,a。xnmn,`矩阵集{A}l2…无其中注仁::…犷]为(设>)维矩阵试为注的,:=第,歹“爪维“向量a:为人设`,的列平均向量二青客而a击冬客试称为矩阵集{入。的列平均向量。二,,,定义1矩阵集{A}i12…k的mxm维阵内散度矩阵凡和集内散度矩阵5。分别:为!!·一·一`、少产、,=弋毛、Z.J
8、少JS资荟青县〔(五’(万了勺``一!一了〔(五石,(““,}刀=S资客A`=,,,:定义2矩阵集}}il2…k的常用的散度判别函数F(w)为。}}丫sw!!=F(W)。(3)11丫sw11,·。,其中}l}I为矩阵的范数w(m、m维)称为投影矩阵最佳判别时的『可通过下式用求解:特征值问题求解凡W=久凡W(4)。=,,,。相对于m个特征值又(i12…m);可求得m个特征向量组成矩阵W`=,,,定义3矩阵集!A}iI2一k的权系数对角矩阵A(mxm维)的对角元素为由(4
