基于人脸图像分块和奇异值压缩的人脸识别方法

时间:2022-05-16 00:09 作者:华体会
本文摘要:章节 本文基于人脸图像分块和无法解释值传输,展开RBF神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度产于叙述为矩阵,其无法解释值特征具备特征向量不变性、转动不变性、偏移不变性、镜像不变性等诸多最重要的性质,展开各种代数和矩阵转换后萃取的代数特征是人脸的密切相关。

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章节  本文基于人脸图像分块和无法解释值传输,展开RBF神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度产于叙述为矩阵,其无法解释值特征具备特征向量不变性、转动不变性、偏移不变性、镜像不变性等诸多最重要的性质,展开各种代数和矩阵转换后萃取的代数特征是人脸的密切相关。

由于整体图像的无法解释值向量体现的是图像整体的统计资料特征,对细节的叙述还过于了解,本文仿真人类辨识人脸的模式,在图像分块和权重的基础上,引人注目待辨识人脸的骨骼特征,近似于人类在辨识人脸时自动去除同一人脸的变化部位的差异能力  径向恩函数(RBF)网络是一种性能较好的前馈型三层神经网络,具备全局迫近性质和最佳迫近性能,训练方法较慢易行,RBF函数还具备局部号召的生物合理性。RBF神经网络说明了层结点用于了非线性传输函数,比单层感知器网络具备更加强劲的分类能力。在说明了层中心确认的情况下,RBF神经网络只需对说明了层至输入层的单层权值自学修正,比多层感知器具备更慢的发散速度,这也是本文自由选择RBF神经网络作为分类器的原因。  在RBF神经网络建构和初始化采行有监督的聚类算法,在网络参数的最后调整和训练方面采行Hybrid自学(HLA)算法。

在隐层参数相同的条件下,由线性大于二乘法计算出来隐层和输入层之间的相连权值,由梯度上升法调整隐层神经元的中心和宽度。这种混合自学算法,能使RBF网络迫近Moody准则下的拟合结构,即:在没其它先验科学知识的情况下,与等价样本完全一致的规模大于的网络就是最差的自由选择。从而确保该网络具备较好的一般化能力。

  贝叶斯网络是一个具有概率注解的有向无环图,图中的每一个结点皆回应一个随机变量,图中两结点间若不存在着一条弧,则回应这两结点比较不应的随机变量是概率相依的,反之则解释这两个随机变量是条件独立国家的。网络中给定一个结点X皆有一个适当的条件概率表格(CONditionalProbabilityTable,CPT),借以回应结点X在其父结点所取各有可能值时的条件概率。若结点X无父结点,则X的CPT为其先验概率产于。

贝叶斯网络的结构及各结点的CPT定义了网络中各变量的概率分布。  无法解释值分解成SVD  无法解释值分解成十分简单,对于矩阵A(m*n),不存在U(m*m),V(n*n),S(m*n),符合A=U*S*V。

U和V中分别是A的无法解释向量,而S是A的无法解释值。AA的向量单位特征向量构成U,特征值构成SS,AA的向量单位特征向量构成V,特征值(与AA完全相同)构成SS。因此,无法解释值分解成和特征值问题紧密联系。

  无法解释值分解成获取了一些关于A的信息,例如非零无法解释值的数目(S的阶数)和A的秩完全相同,一旦秩r确认,那么U的前r列包含了A的列向量空间的向量恩。  对于任何一个矩阵ARmn,利用无法解释值分解成将其转化成为对角矩阵。

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  设ARmn(朴实一般性,设mn),且rank(A)=k,则不存在两个酉矩阵Umm和Unn及广义对角阵Dmm使下式正式成立:    其中U的列向量是AAT的特征向量,V的列向量是ATA的特征向量,T回应特征向量。      称作矩阵A的无法解释值,ui(i=k+1,,m)是AAT对应于i=0的特征向量,vi(i=k+1,,n)是ATA对应于i=0的特征向量。如果矩阵A代表一幅人脸图像,则式    回应对该人脸图像展开了向量分解成,将矩阵    中主对角线上的无法解释值元素连同中剩下的(ri-k)个0人组包含一个n维列向量  。

  由于任何实矩阵A对应唯一的无法解释值对角阵,因此,一幅人脸图像对应于唯一的无法解释值特征向量。  (1)从人脸数据库自由选择人脸作为辨识训练集;  (2)将被入选训练集的人脸图像几何归一化处置;将被入选训练集的人脸图像灰度归一处置;  (3)将预处理过的人脸图像区分成大小为的子块;  (4)将每一幅图像变成一个佩向量(再行分别将每一个子块所有向量排成一列,再行将所有子块按顺序排成一列);然后以子块为单位展开;  基于面部骨骼特征、眼睛的产于、鼻子的形状等结构特征,是辨别人脸的主要依据。将每一幅人脸图像所构成的矩阵区分出等个二维矩阵分别叛维为一维佩向量。


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