用于脸识别的一种新的类依赖特征抽取方法
特征提取方法
特征提取方法特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性、能够表征数据特征的一些参数或属性。
在计算机视觉、模式识别、信号处理等领域，特征提取是非常重要的一环，它直接影响着后续的数据分析、分类、识别等任务的效果。
因此，选择合适的特征提取方法对于解决实际问题具有重要意义。
一、传统特征提取方法。
1. 统计特征。
统计特征是最常见的特征提取方法之一，它包括均值、方差、偏度、峰度等统计量。
这些统计特征能够反映数据的分布情况，对于一些简单的数据分析任务具有一定的效果。
2. 边缘特征。
边缘特征是在图像处理领域常用的特征提取方法，它可以通过边缘检测算法提取出图像中的边缘信息，进而用于图像分割、目标检测等任务。
3. 频域特征。
频域特征是通过对原始信号进行傅里叶变换或小波变换，将信号从时域转换到频域，然后提取频域特征参数。
这些特征对于信号处理、音频分析等领域具有重要意义。
二、基于深度学习的特征提取方法。
1. 卷积神经网络（CNN）。
CNN是一种非常有效的特征提取方法，它可以通过卷积层、池化层等操作，自动学习到数据中的特征。
在图像识别、目标检测等任务中，CNN能够取得非常好的效果。
2. 循环神经网络（RNN）。
RNN是一种适用于序列数据的特征提取方法，它可以捕捉到数据中的时序信息，对于自然语言处理、语音识别等任务具有重要意义。
3. 自编码器。
自编码器是一种无监督学习的特征提取方法，通过将输入数据编码成隐藏层的特征表示，再解码还原成输出数据，从而学习到数据的有效特征表示。
三、特征提取方法的选择。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的特征提取方法。
对于传统的特征提取方法，适用于一些简单的数据分析任务；而基于深度学习的特征提取方法，则适用于复杂的图像、语音、文本等数据分析任务。
在选择特征提取方法时，需要综合考虑数据的特点、任务的要求以及计算资源等因素。
总结。
特征提取是数据分析中非常重要的一环，选择合适的特征提取方法对于解决实际问题具有重要意义。
基于PCA的人脸识别方法的比较研究
基于ＰＣＡ的人脸识别方法的比较研究作者：齐兴敏刘冠梅来源：《现代电子技术》2008年第06期摘要：主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。
传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高，直接计算量的问题。
为了解决这2个问题，人们对PCA进行了改进，提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。
对3种基于PCA的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。
实验结果表明PCA+2DPCA是其中综合效果最好的一种方法。
关键词：PCA；人脸识别；2DPCA；PCA+2DPCA中图分类号：TP391.4 文献标识码：A文章编号：1004-373X(2008)06-077-03A Comparative Study on Face Recognition Based on PCAQI Xingmin，LIU Guanmei(Jiangxi Blue Sky University，Nanchang，330098，China)Abstract：Principal Component Analysis(PCA) is a common feature extraction method based on 1D vector.But it often meets two problems as high dimensions and big computation quantity when applying to face recognition.In order to solve the two problems，many improved methods are proposed and realized.This paper compares three of them on theory and experimental data.The experimental results show that PCA+2DPCA is the best of them.Keywords：PCA；face recognition；2DPCA；PCA+2DPCA1 引言近些年来，人脸识别作为一门既有理论价值又有应用价值的研究课题，越来越受到研究者的重视和关注，各种各样的人脸识别方法层出不穷。
基于特征抽取和多分类器组合的人脸识别方法
Ｈｅａ ｌ，其 目的是 用 来解 决 “ 尾酒 ” 问题 ， 当 ｒｕｔ 鸡 时 他 们 对 Ｉ Ａ给 出 了一 种 相 当 简单 的描 述 ，认 为 Ｃ Ｉ Ａ是 从线性 混 合信号 里恢 复 出一些 基本 的源 信号 Ｃ 的 方 法 。Ｉ Ａ方 法 已经 在Ｅ Ｇ信 号 ，ｆ Ｉ Ｃ Ｅ ＭＲ 信号 的 分 析 与处 理 方 面 获 得 了 比较 成 功 的 应 用 。其 基 本 思 想是 ：用一 组基 函数 来 表示 一 系 列随 机变 量 ， 而 假 设 它 的各 成 分 之 间是 统 计 独 立 的 或 者尽 可 能 独
立 了一套 较 完 整 的理 论体 系 一 一支持 向量机 【—］ １２
（ ｕ ｐ ｒ Ｖｅ ｔｒ ｃ ｉｅ Ｓ Ｍ） 目前， 一新 的 Ｓ ｐ ｏ ｔ ｃｏ Ｍａ ｈｎ ， Ｖ 。 这
立 。Ｉ ＣＡ最 简单 的形 式 是 ：给 定ｍ个 可观察 变 量ｘ ｘ ，… ，ｘ ；假 设 它们 为ｎ 未 知 的独 立成 分 ， 个
成分变量 Ｓ ． 。则Ｓ 和ｘ之 问的关 系如下 ：
Ｘ＝ ＡＳ （） １
多分 步 解 决 的策 略 。在 本文 的人 脸 分 类 中 ，对 于
多类 的人 脸 分 类 ，采 用Ｓ ＶＭ的 一对 一 方法 结 合 二
其 中矩 阵Ａ称 为混 合矩 阵或 特 征矩阵 ，该 矩阵
个 非 常 活跃 的研 究 方 向 。进 入 九十 年 代 以 来 ，
１ 人脸 图像 的特征提取
１１ 独立 成分分析 钏 ． ’ 独立 成 分 分 析 作 为一 种 盲源 分 离 技 术 ，是基 于 信号 的高 阶统 计 特 性 的 分 析 方法 ，该 方 法 的 目
的 是将 观 察 到 的数 据 进 行 某 种 线性 分 解 ，使其 分 解 成统 计独 立 的成分 ，经Ｉ Ａ 解 出的 各个信 号分 Ｃ 分
人工智能应用基础知到章节答案智慧树2023年武汉职业技术学院
人工智能应用基础知到章节测试答案智慧树2023年最新武汉职业技术学院第一章测试1.（）被称为“人工智能之父”。
（）参考答案:约翰·麦卡锡2.2016年3月9日至15日，谷歌AlphaGo机器人在围棋比赛中以比分（）击败了世界冠军李世石。
（）参考答案:4:13.约瑟夫·魏岑鲍姆教授开发的（），实现了计算机与人通过文本进行交流。
（）参考答案:ELIZA4.在1986年，罗斯·昆兰提出了（）概念，这是机器学习另一个主流的闪光点。
（）参考答案:决策树5.首次提出“人工智能”是在（）年。
（）参考答案:19166.人工智能发展的驱动力包括（）。
（）参考答案:资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起;深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化;数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升;人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长7.人工智能产业链关键技术，主要分哪三个核心层（）。
（）参考答案:技术层;基础层;应用层8.克劳德·香农提出用二进制替代十进制运算，并将计算机分成了5大组件。
（）参考答案:错9.专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
（）参考答案:对第二章测试1.机器学习是人工智能的（）。
（）参考答案:核心2.目标检测是对目标进行识别和( )。
（）参考答案:定位3.深度学习的核心是 ( )。
（）参考答案:神经网络4.自然语言处理是人类与计算机之间的（）（）。
参考答案:桥梁5.知识图谱的概念是( )。
（）参考答案:Google在2012年提出来的。
6.机器学习从学习方式上分类哪种方式需要人工标注（）。
参考答案:半监督学习;监督学习7.基于深度学习的目标检测应用有（）。
（）。
参考答案:遥感检测;行人检测;人脸检测;车辆检测8.自然语言处理的具体应用有（）。
一种改进的核特征抽取方法及其在人脸识别中的应用
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ
Ｔｈ ｅ ｎ ｌｔｉｋ ｉ ｕ ｅ ｉｓｌ ｏ ｐ ｏｅｔ ｔ ｅ ｏｉｉａ ａ ｌｓ ｉｔ ｎ ｉ ｌ ｉ ｓ ａ ｅ ｃ ｌ ｄ ｅ ｋ ｒ ｅ ｒｃ ｓ ｓｄ ｆ ｔ ｔ ｒｊｃ ｈ ｒ ｎ ｌｓｍｐｅ ｎ ｏ ａ ｍｐｉ ｔ ｐ ｃ ａｌ ｒ ｙ ｇ ｃ ｅ
（ 国 电子 科 技 集 团 第 ２ 中 ８研 究 所
南京
２００ ） １０ ７
摘
要
首 先 利 用 核 函数 技 术 将 原 始 样 本 隐 式 地 映 射 到 高 维 特 征 空 间 ； 后 在 高 维 空 间 里 利 用 再 生 核 理 论 建 立 基 然
于 Ｆｓｅ 鉴别 极 小 准 则 的 ２个 等 价 模 型 ； 后 在 该 空 间 的 核 类 间 散 布 矩 阵 的 非 零 空 间 和 零 空 间 中应 用 Ｆｓｅ 极 小 鉴 ｉ ｒ ｈ 最 ｉ ｒ ｈ 别 准 则 求 取 核 鉴 别 矢 量 ． 人 脸 库 上 的 实验 结果 验证 了该 算 法 的有 效性 ． 在 关键词 特 征 抽 取 ； 函数 ； 核 人脸 识 别 ； 空 间 零
众所 周 知 ， 于 Ｆｓｅ 准 则 的线 性 鉴 别 已被 公 基 ｉ ｒ ｈ 认 为是特 征抽取 的最 好 方 法之 一 ， 基 本 思 想 是选 其
征抽 取方 法 ， 终 抽 取 得 到 的是 线 性 特 征 ．现 实 中 最
许 多问题 都是 非线 性可 分 的 ， 如人 脸识别 问题 中 ， 由 于光 照 、 态 、 情 等 不 同 而 引 起 的 人 脸 图像 的差 姿 表
Ｌｉ ｓ ｅ ｇ ｎＹｕ ｈ ｎ Ｚ ｅ ｇ Ｙｕ ） Ｙａ ｇ Ｊｎ ｙ ｈｎ ｊ ， ｉ ｅ ｎ ｇ ｕ ） ｉ
Байду номын сангаас
人脸识别技术的特征提取方法
人脸识别技术的特征提取方法人脸识别技术是一种通过获取和分析人脸图像中的特征，来进行身份验证或者身份识别的技术。
而人脸识别技术的核心就是人脸特征的提取。
本文将介绍几种常用的人脸识别技术中的特征提取方法。
一、颜色信息的提取颜色信息是人脸图像中最直观的特征之一，通过对人脸图像进行色彩空间转换，即将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，可以提取出特定的颜色信息。
在HSV颜色空间中，H表示色调，S表示饱和度，V 表示亮度。
通过调整阈值，可以提取出人脸图像中的肤色信息，从而进行特征的提取和分析。
二、几何信息的提取几何信息是利用人脸图像中的形状和结构特征，通过计算和测量人脸各个部位之间的相对位置和大小关系来进行特征提取。
常见的几何信息包括眼睛间距、眼睛到鼻子的距离、嘴巴的大小等。
通过测量和计算这些几何信息，可以得到一个人脸的独特特征。
三、纹理信息的提取纹理信息是指人脸图像中由于皮肤质地、皱纹等因素造成的细微变化。
纹理信息的提取需要先将人脸图像进行分割，再对每个小区域进行纹理特征的提取。
常用的方法有局部二值模式（LBP）和高斯微分滤波器（GDF）等。
通过提取纹理信息，可以得到一个人脸图像的纹理特征。
四、特征融合除了单一的特征提取方法，还可以通过将不同的特征进行融合来得到更加准确的特征提取结果。
特征融合可以采用加权求和的方式，将不同特征的重要性进行评估，并根据重要性进行加权处理。
常见的特征融合方法有融合规则、融合加权和融合决策等。
五、深度学习方法近年来，深度学习方法在人脸识别技术中得到了广泛应用。
深度学习方法通过构建深层神经网络，利用多层次的特征提取和表达能力来实现人脸特征的提取。
常见的深度学习方法有卷积神经网络（CNN）和自编码器（Autoencoder）等。
总结：人脸识别技术的特征提取方法包括颜色信息的提取、几何信息的提取、纹理信息的提取、特征融合和深度学习方法。
不同的特征提取方法有不同的应用场景和优劣势，根据具体的需求选择合适的方法进行特征提取，可以提高人脸识别技术的准确度和稳定性。
用于人脸识别的一种新的类依赖特征抽取方法
（ｔｔ Ｋ ｙ Ｌｂ ｒ ｏｙ ｏ ｔｌｇ ｎ Ｔ ｃｎｌｇ ｎ Ｓ ｅ Ｄｅｔ ｏ ｌ ｔ ｎｃ Ｅ ｇｎｅｉｇ ｓｎｈ ａ Ｕ ｗ ｍｔ Ｂ ｉｎ ０ ０４ ｈｎ ） Ｓａ ｅ ａ ｏａ ｒ ｆ ｌ ｅｌ ｅｔ ｅｈ ｏｏｙ ａ ｄ． Ｈ ｅ ｔ ｎ ｉ ｗｔ ｐ．ｆ Ｅｅ ｒ ｉ ｎ ｉ ｒ ，Ｔｉ ｕ ｎ ｅ ｉ ｃｏ ｅ ｎ ｇ ￣ ｅ ｌｇ １０ ８ ，Ｃ ｉａ ｊ
特 征 抽 取 方 法 有 主 成 分 分析 （Ｃ 、线 性 鉴 别 分 析 Ｐ Ａ）
（ Ｄ 、 立 成 分 分 析 （ Ａ） 。 Ｌ Ａ）独 Ｉ 等 Ｃ 假 设 从 人 脸 图像 中抽 取 的原 始 特 征 向量 为 ，则 子 空 间特 征 抽 取 方 法 的基 本 思 路 是 在 某 种 优 化 准 则 下 寻 找
【 ｅ ｒ ｓ ｏ ｅ ｔ ｎ ｆｔｒ ｍｉｉｕ ｖ ｒ ｅ ｏｔｕ ｎｒｙ ｍｉｉ ｍ ｃｒ ｌ ｉ ｎｒｙ Ｋ ｙ ｗｏｄ 】ｃｒ ｌ ｉ ｌ ； ｎｍ ｍ ａｅ ｇ ｕｐｔｅｅｇ； ｎｍｕ ｏ ｅ ｔ ｎ ｅｅｇ ａｏ ｉ ｅ ａ ａｏ
ｌ 引 言
人 脸 识 别 是 当今 模 式 识 别 领 域 中热 门 的 研 究 课 题 ， 但 是 仍 存 在 许 多 问题 尚待 解 决 。 人 脸 识 别 技 术 中 ， 空 在 子 间 特征 抽 取 方 法 得 到 了广 泛 的研 究 ，并 被证 明 是 人 脸 识 别 技 术 中较 为 有 效 的方 法 之 一 。现 在 比较 常 用 的 子 空 间
【 ｂｔａｔ Ｉ ｈｓｐｐｒ ｔｅａｔｏ ｅｃ ｂ ｓｈｓｒｓａｃ ｎ Ｃａｓ ｄｐ ｎ ｅｔＦ ａ ｒ Ａ ａ ｓ ｅｈｄ ｕｉｇｃｒ ｌ ｉ ｌ ｒ Ａ ｓ ｃ 】 ｎｔｉ ａ ｅ， ｈ ｕｈｒｄｓｒ ｅ ｉ ｅｅｒｈ ｏ ｌ — ｅ ｅｄｎ ｅｔ ｅ ｎｌ ｉ Ｍ ｔｏ ｓ ｏｒ ａ ｏ ｆｔ ｓ ｒ ｉ ｓ ｕ ｙｓ ｎ ｅ ｔｎｉ ｅ
人脸识别技术的特征提取方法
人脸识别技术的特征提取方法随着科技的进步和人工智能的发展，人脸识别技术正逐渐渗透到我们的生活中。
无论是手机解锁、身份验证还是安防监控，人脸识别技术都发挥着重要的作用。
而在人脸识别技术中，特征提取是其中最关键的一步。
特征提取是指从人脸图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的比对和识别。
目前，常用的人脸特征提取方法主要有以下几种。
一、几何特征法几何特征法是最早被应用于人脸识别的方法之一。
它基于人脸的几何结构，通过测量和计算人脸的关键特征点之间的距离、角度等几何属性来表示人脸特征。
例如，眼睛之间的距离、眉毛的弯曲程度等。
然而，几何特征法对于光照、表情等因素的干扰较大，容易导致误识别。
二、局部特征法局部特征法通过提取人脸图像中的局部特征区域，如眼睛、鼻子、嘴巴等，来表示人脸特征。
这种方法不仅可以减少光照和表情的影响，还能够提高人脸识别的准确性。
常见的局部特征提取方法包括局部二值模式（LBP）和局部特征统计（LTP）等。
这些方法通过对局部区域的纹理和结构进行分析，从而得到具有代表性的特征。
三、基于图像变换的方法基于图像变换的方法通过将人脸图像进行变换，从而得到一组能够表示人脸特征的变换系数。
常见的图像变换方法包括离散余弦变换（DCT）、小波变换等。
这些方法能够提取出人脸图像的频域信息，从而对光照、表情等因素具有较强的鲁棒性。
四、深度学习方法近年来，深度学习方法在人脸识别领域取得了突破性进展。
深度学习方法通过构建深度神经网络，从大量的人脸图像中自动学习到具有代表性的特征。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。
通过多层卷积和池化操作，CNN能够有效地提取出人脸图像中的特征，并且对光照、表情等因素具有较强的鲁棒性。
综上所述，人脸识别技术的特征提取方法多种多样，每种方法都有其优缺点。
在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求选择合适的特征提取方法。
未来，随着技术的不断进步和算法的不断优化，人脸识别技术的特征提取方法将会更加精确和可靠，为我们的生活带来更多便利和安全。
人脸识别特征提取算法研究
（ 对数 据进 行 中心化处理 ， 其 均值 为零 。 １ ） 使 （ 白化 数据 ， 白化 后 的数据 为 ｚ ２ １ 令 。 （） 始化 Ｗ（）令 其模 为 １ 置 ｋ ｌ ３初 ０， ， ＝；
（） ｋ＝ ｛ （ ｋ １ ｚ － ｛ ４Ｗ（）Ｅｚ Ｗ（－ ） ） Ｅ ｇ（ ｇ Ｔ｝ Ｗ（一 ） 】 ｋ １； ｋ １ｚ Ｔ Ｗ（一 ）
人脸 数据 库上 的 实验 结果表 明 ， 种识 别算 法优 于 Ｐ Ａ 和 Ｉ Ａ算 法 。 这 Ｃ Ｃ
【 关键词 】 特征提 取 ； 立成 分分析 （ Ａ ； ： 独 Ｉ ）隶属度 ； ｃ 主成 分分析 （ｃ ）人脸 识 别 Ｐ Ａ；
Ｏ 弓 言 、Ｉ
式 中 Ａ∈ Ｎ ， 为混合矩 阵 。 Ｒｘ 称 Ｍ 存 在分离 矩 阵 Ｗ ∈Ｒ ， 使其 满足 下式 ：
Ｉ Ａ最初 是对盲 信 号 的分 离 利 用独 立 成分 Ｃ
信号 恢复 或提取 源信 号 。独 立 成分 分析 已经成 为 混合 信号 中减 去这 一分量 。
盲信 号处 理 中最 主要 的方 法 之一 ． 在模 式识 别 、 并 数据 压缩 、 图像分 析等 方面得 到广 泛 的应用 。
某 一 类或 不属 于某 一类 ．而 是 以一定 的隶 属度 属 于各 个类 别 。 果分类 识别 系统 是 多级 的 ． 如 这样 的
图 ２识 别 率 与特 征数 的关 系
由图 ２可知 ．识别 率 随着 特 征维数 的增 加 而
结果 有益 于 下一级 的决 策 。如果 这是 最 后 一级 决 成上 升 的趋 势 ．本 文 的方法 识别 率 高于传 统 Ｐ Ａ Ｃ 策。 而且 要 求一个 明确 的类 别判 决 ． 以根 据模 式 方法 和 ＩＡ方 法 ． 方法 识别 率最 高可 达 ９ ．％． 可 Ｃ 该 ５１ 相对 各类 的隶属度 或其 他 一些指 标 ． 如贴 近 度等 ． 但 当特征 数接 近 １ ０时 ． 别率 略有 下 降的趋 势 ． ０ 识
Python人脸识别使用Python进行人脸识别和人脸特征提取
Python人脸识别使用Python进行人脸识别和人脸特征提取Python人脸识别人脸识别是指通过计算机技术对图像或视频中的人脸进行识别和判断的过程。
Python作为一种广泛应用的编程语言，为人脸识别提供了强大的工具和库。
本文将介绍使用Python进行人脸识别和人脸特征提取的方法和技术。
一、人脸识别技术概述在人脸识别领域，Python提供了多种库和框架，如OpenCV、Dlib、Face Recognition等，它们可以实现人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和人脸比对等功能。
其中，OpenCV作为最常用的库之一，提供了许多图像处理和计算几何相关的函数和类，而Dlib和Face Recognition则提供了更高级的人脸识别算法和模型。
二、人脸检测与对齐人脸检测是人脸识别的第一步，它通过计算机视觉技术在图像中定位人脸的位置和大小。
Python中的OpenCV和Dlib库都提供了人脸检测的函数和模型。
以Dlib为例，我们可以使用其预训练的人脸检测器，在图像中快速准确地检测人脸。
检测到人脸后，需要对人脸进行对齐，即将人脸图像调整为标准大小和姿态，以便后续的特征提取和比对。
三、人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别的核心技术，它将人脸图像转换为一系列数值特征，用于表示和比对人脸。
Python中的Dlib和Face Recognition库都提供了预训练的深度学习模型，可以用于提取人脸的128维特征向量。
这些特征向量具有良好的可区分性和泛化能力，能够准确地表示不同人脸的差异。
四、人脸比对与识别人脸比对是通过计算两个人脸特征向量之间的相似度来确定是否为同一个人脸。
Python中的Face Recognition库提供了多种比对算法和函数，如欧氏距离、余弦相似度等，可以方便地进行人脸比对和识别。
通过将待比对的人脸特征向量与已知人脸特征进行比对，并通过设定阈值来判断是否为同一人脸。
五、应用场景与展望人脸识别技术在现实生活中有广泛的应用，如人脸门禁系统、人脸支付、人脸搜索等。
人脸识别的特征提取方法简单案例
人脸识别的特征提取方法简单案例人脸识别是一种基于计算机视觉的技术，用于识别和验证人脸的身份。
其中，人脸识别的特征提取是实现人脸识别的关键步骤之一。
本文将列举10个常用的人脸识别特征提取方法，并对每种方法进行简要的介绍。
1. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）主成分分析是一种常用的特征提取方法，它通过线性变换将原始的高维人脸图像转换为低维的特征向量。
PCA通过对图像协方差矩阵进行特征值分解，得到一组主成分，即特征脸。
每个特征脸都是一个特征向量，可以用来表示人脸图像。
2. 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）线性判别分析是一种常用的人脸识别方法，它通过最大化类间散布矩阵和最小化类内散布矩阵的比值，来寻找一个投影方向，使得同一类别的人脸图像尽可能接近，不同类别的人脸图像尽可能远离。
这个投影方向可以用来提取人脸的特征。
3. 局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）局部二值模式是一种基于纹理特征的人脸识别方法，它通过比较中心像素与周围像素的灰度值大小，将每个像素点转换为一个二进制数，然后将二进制数串联起来形成一个特征向量。
LBP可以有效地捕捉人脸的纹理信息，对光照变化和表情变化具有较好的鲁棒性。
4. 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）高斯混合模型是一种常用的概率模型，用于对人脸图像进行建模。
GMM可以将人脸图像表示为一组高斯分布的加权和，每个高斯分布代表一个人脸的特征。
通过对训练样本进行参数估计，可以得到每个人脸的特征向量。
5. 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）尺度不变特征变换是一种常用的图像特征提取方法，它可以提取出图像中的尺度不变特征点。
SIFT通过在不同尺度和方向上计算图像的梯度信息，然后对梯度信息进行描述，得到每个特征点的特征描述子。
人脸识别技术的主要研究方法
人脸识别技术的主要研究方法人脸识别是一种通过计算机技术来识别和验证人脸的身份的技术。
随着计算机视觉和机器学习的发展，人脸识别技术已经取得了很大的进展。
在研究人脸识别技术的过程中，主要有以下几个研究方法：1.图像获取和预处理：人脸识别的第一步是获取人脸图像，并进行预处理，以提高后续的识别准确率。
这包括图像清晰化、对齐、裁剪、尺度归一化等预处理操作。
2.特征提取：特征提取是人脸识别的关键步骤，它的目标是从人脸图像中提取出具有区分度的特征。
传统的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
近年来，深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的应用，使得基于深度学习的特征提取方法取得了显著的进展。
3.特征匹配和分类：特征匹配和分类是人脸识别的核心任务。
传统的特征匹配和分类方法包括支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）等。
近年来，深度学习技术的发展，特别是深度卷积神经网络的应用，使得基于深度学习的人脸识别方法取得了巨大的突破。
深度学习方法不仅能够提取更具区分度的特征，而且能够自动学习不同类别之间的差异，从而提高人脸识别的准确率。
4.检测和跟踪：检测和跟踪是人脸识别的前提，也是人脸识别技术中一个重要的研究方向。
检测和跟踪的目标是在输入图像中定位和跟踪人脸，以便后续的识别任务。
传统的检测和跟踪方法包括基于特征的方法和基于神经网络的方法。
5. 数据集和评价指标：对于人脸识别技术的研究，选择合适的数据集和评价指标是至关重要的。
常用的人脸识别数据集包括LFW（Labeled Faces in the Wild）、Yale Face Database等。
评价指标主要包括精确率、召回率和F1值等。
总的来说，人脸识别技术的研究方法主要包括图像获取和预处理、特征提取、特征匹配和分类、检测和跟踪、数据集和评价指标等。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸识别方法取得了显著的进展，成为研究人脸识别的重要方向。
人脸识别 习题
人脸识别习题精选人脸识别习题：一、选择题1. 人脸识别主要依赖于哪种技术？A. 语音识别B. 图像处理C. 自然语言处理D. 机器学习2. 在人脸识别中，哪种算法通常用于特征提取？A. K-近邻算法B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 决策树3. 人脸识别中的“人脸检测”阶段主要是为了什么？A. 确定人脸的位置和大小B. 识别出人脸的性别C. 分析人脸的表情D. 判断人脸的朝向二、填空题1. 在人脸识别中，__________ 是一种常用的特征提取方法，它可以有效地从原始图像中提取出人脸的关键信息。
2. __________ 是人脸识别中的一个关键步骤，它通过对提取的特征进行匹配，从而判断输入的人脸是否与已知人脸相同。
三、简答题1. 请简要描述人脸识别系统的工作流程。
2. 列举几种常见的人脸识别应用场景。
3. 人脸识别技术面临哪些挑战和限制？四、编程题1. 假设你有一个包含多张人脸图像的数据集，请你设计一个简单的人脸识别程序，要求能够识别出输入图像中的人脸是否属于数据集中的已知人脸。
2. 利用Python的OpenCV库，实现一个人脸检测程序，要求能够检测并标记出输入图像中的人脸位置。
五、分析题1. 分析人脸识别技术在安全领域的应用及其可能存在的风险。
2. 讨论如何提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性。
人脸识别习题答案一、选择题1.【答案】B【解析】人脸识别主要依赖于图像处理技术，通过对人脸图像进行处理和分析，提取出人脸的特征信息，进而进行识别。
因此，正确答案为B。
2.【答案】C【解析】在人脸识别中，卷积神经网络（CNN）通常用于特征提取。
CNN能够自动学习图像中的特征，并且对于人脸识别等任务表现出色。
因此，正确答案为C。
3.【答案】A【解析】人脸检测是人脸识别中的一个重要阶段，它的主要目的是确定人脸的位置和大小，即从输入的图像中检测出人脸区域。
因此，正确答案为A。
二、填空题1.【答案】特征提取2.【答案】人脸识别匹配三、简答题1.【答案】人脸识别系统的工作流程通常包括以下几个步骤：（1）人脸检测：从输入的图像中检测出人脸区域。
人脸识别中的特征提取算法
人脸识别中的特征提取算法人脸识别技术作为一项重要的生物识别技术，在多个领域得到广泛应用。
而其中的特征提取算法则是人脸识别中关键的一部分。
本文将介绍几种常用的人脸特征提取算法，并分析其原理和应用。
一、主成分分析（Principal Component Analysis）主成分分析（PCA）是一种常用的特征提取算法，其基本思想是通过降维和去除冗余信息，将高维的人脸图像转换为低维的特征向量。
PCA方法通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量，选取最大的特征值对应的特征向量作为主成分，将输入图像投影到主成分上得到特征向量。
该方法具有计算简单、处理速度快等特点，广泛应用于人脸识别领域。
二、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析（LDA）是一种经典的特征提取算法，主要用于分类和降维。
与PCA不同的是，LDA是一种有监督的降维方法，它试图将不同类别之间的距离最大化，同类别之间的距离最小化，从而达到更好的分类效果。
LDA通过求解广义瑞利商来求解线性判别坐标。
该方法在人脸识别中取得了较好的效果，并被广泛应用于实际系统中。
三、小波变换（Wavelet Transform）小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解为不同的频率成分。
在人脸识别中，小波变换被应用于特征提取，通过对人脸图像进行小波分解，提取不同尺度的特征信息。
小波变换具有多尺度分析能力，能够捕捉到人脸图像的局部特征，对表情、光照等变化具有较强的鲁棒性。
四、局部二值模式（Local Binary Patterns）局部二值模式（LBP）是一种基于纹理特征的特征提取算法，在人脸识别领域具有较好的性能。
LBP方法通过将人脸图像分成不同的区域，计算每个区域中像素与周围像素的差异，然后将差异转换为二进制编码进行特征提取。
LBP方法具有计算简单、不受光照变化影响等优点，被广泛用于人脸识别系统中。
五、深度学习方法（Deep Learning）深度学习方法是近年来人脸识别领域取得突破的重要手段。
一种新的核线性鉴别分析算法及其在人脸识别上的应用
计算 机科 学 ２ ０ Ｖｏ． ３ ７ ０ ６ １３ №．
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郑 字杰 杨 静 字 吴小 俊 王 卫东 张 丽丽
（ 南京理 工 大 学计算 机 系 南京 ２０ ９ ） （ 苏科技 大 学 电子信 息学 院 镇 江 ２２ ０ ） １０ ４ 江 １０ ３
ｖ ｒ ｉ Ｅ ｒ ｐ ａ ｏ ｍａ ｆＯ ｅ ａ ｉ ａ Ｒ ｓ ａ ｃ ， ０ ４ １ ５ ｅ ｖｅ ｗ￣ ｕ ｏ ｅ ｎ Ｊ ｕ ｌ ｐ ｒ ｔ ｎ ｌ ｅ ｅ ｒ ｈ ２ ０ ． ５ ：１ ｏ ｏ
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６ Ｈｏｌｎ ．Ａ ａ ｔ ｔ ｎｉ ｔ ｒｌ ｎ ｔ ｉ ａ Ｓ ｓｅ ． ： ｎ ｌ ｄ Ｊ ｄ ｐ ａ ｉ Ｎａｕ ａ ｄ Ａｒｉｃ ｌ ｙ ｔｍｓ ＭＩＡｎ ａ ｏ ｎ ａ ｆ ｉ
Ｃ Ａ＋Ｌ Ａ， Ｄ 该框架揭示 了核线性 鉴 别分析 算 法的本 质 ， 并且 给出 了一个简单的特 征提取 步骤 。但 是 ， 前 的关于核 线性 先 鉴别分析算法 的特征 提取 过程 都是 基 于 ２值分 类 问题 而言 的， 也就是说它是用来解 决是 否属 于还 是不 属于某 一类 的特 征 提取 问题 。当数据 样本存 在重叠 点或者 离群 点 的情 况下 ， 这种简单 的处理 ２ 问题的算法显然会遇到 困难 。如何 克服 值 这个缺点 以及从 这些 重叠（ 离群 ） 样本中抽取得到有效 的分类 特征是本 文要关 注的问题。 基 于对 此类 问题 的关注 ， 文引入 了模糊 集［］ 本 １ 的思想 ， ０ 提 出了一种新 的基 于模 糊 集理 论 的模糊 核线 性 鉴别 分析 算
法 。该算法充分利用 了样本 的分布信 息 ， 助 于更有 效地得 有
face_recognition库原理
face_recognition库原理Face_recognition是一个用于人脸识别的Python库，其基本原理是使用深度学习模型来提取和比较人脸特征。
下面我们将详细介绍face_recognition库的原理。
1.人脸检测：Face_recognition库使用HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）算法进行人脸检测。
HOG算法通过计算图像局部区域的梯度直方图来获得图像的特征向量，然后使用滑动窗口的方法来检测人脸。
2.人脸对齐：在进行人脸识别之前，需要对人脸进行对齐，使得不同人脸的特征点对应位置相同。
为了实现人脸对齐，face_recognition库使用了dlib库中的正交距离变换（Orthogonal Procrustes Analysis）算法。
该算法通过计算两组特征点之间的旋转、缩放和平移变换，使得两组特征点对应的点之间的欧式距离最小。
3.人脸特征提取：Face_recognition库基于深度学习模型的思想，使用预训练的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来提取人脸特征。
具体来说，它使用了dlib库中的基于ResNet的深度学习模型。
该模型可以将人脸图像映射到一个128维的特征向量，这个特征向量被称为人脸嵌入（face embedding）或人脸特征向量。
4.人脸比较：在进行人脸识别时，face_recognition库将两个人脸的特征向量进行比较，通过计算两个特征向量之间的欧式距离来判断其相似度。
欧式距离越小，说明两个人脸越相似。
5.人脸识别：总的来说，face_recognition库的原理是使用深度学习模型来提取和比较人脸特征，通过计算特征向量之间的欧式距离来判断人脸的相似度，从而实现人脸检测和识别的功能。
这个库在准确性和速度上都具有较高的性能，因此被广泛应用于人脸识别系统中。
LBP算法(人脸识别特征提取)
LBP算法（人脸识别特征提取）LBP（Local Binary Patterns）算法是一种用于人脸识别中的特征提取算法。
该算法能够有效地描述图像局部纹理特征，通过将图像划分为不同的区域，并计算每个区域的局部二值模式（Local Binary Pattern），从而提取出图像的纹理特征。
本文将介绍LBP算法的原理、应用以及算法的优缺点。
LBP算法的原理是基于图像局部纹理的分布统计。
算法首先将图像划分为若干个重叠的圆形区域，然后选取每个区域的中心像素点作为参考点，根据参考点和周围像素的灰度值大小关系，将周围像素的灰度值二值化。
具体而言，如果周围像素的灰度值大于或等于参考点的灰度值，则将其对应位置的二值设置为1，否则设置为0。
这样，就得到了一个局部二值模式。
对于每个局部二值模式，在其周围像素形成的二进制数中，可以计算出一个十进制的值，该值即为对应的LBP值。
然后，可以统计整个图像中不同LBP值的出现次数，以得到该图像的纹理特征向量。
为了保持LBP特征的旋转不变性，通常将计算得到的纹理特征向量进行旋转不变模式（Rotation-Invariant Patterns）的处理。
LBP算法在人脸识别中的应用非常广泛。
通过提取图像的纹理特征，LBP算法能够有效地区分人脸图像中不同的区域，从而实现人脸检测、人脸识别等任务。
与其他特征提取算法相比，LBP算法具有计算简单、计算效率高以及对光照变化、表情变化等具有较强的鲁棒性的优点。
然而，LBP算法也存在一些缺点。
首先，LBP算法提取的特征主要反映了图像的纹理信息，对于人脸的形状、结构等特征没有很好的表达能力。
其次，LBP算法对于像素点近邻选择的问题较为敏感，不同的近邻选择可能会导致特征的差异。
最后，LBP算法没有考虑像素点的空间关系，在一些图像中可能导致特征提取不准确。
为了克服这些缺点，研究人员对LBP算法进行了改进和扩展，提出了许多改进的LBP算法。
例如，Extended LBP（ELBP）算法结合了LBP算法和傅里叶描述子，融合了纹理和形状信息；Uniform LBP（ULBP）算法通过将LBP值分为不同的均匀模式，增强了特征的区分能力和鲁棒性；Multi-scale LBP（MLBP）算法在不同尺度下提取LBP特征，增强了特征的描述能力。
特征提取技术
特征提取技术随着人工智能技术的日益发展，特征提取技术（Feature Extraction Technology）也日益成为机器学习算法的核心。
在实际应用中，特征提取的计算过程是一种从数据中提取有用信息的方法，使机器能够识别和理解数据。
本文将重点讨论特征提取技术，分析其工作原理以及应用于机器学习的重要性。
一、特征提取技术简介特征提取技术是指从数据中提取特定特征的一种技术。
特征提取技术可以把原始数据，即指原始输入数据，转换成机器可以识别和理解的特征值，并从中提取有用的信息。
这些特征值可以有效地把原始数据转换成有用的数据。
特征提取技术的关键在于根据实际情况，确定最有效的特征，并把这些特征转换成能够被机器识别和理解的形式。
例如，人脸识别是一个受到广泛应用的例子，在这种情况下，特征提取技术可以把人脸图像转换成有用的特征值，如眼睛的大小、鼻子的大小等，从而识别出特定的人脸。
二、特征提取技术的工作原理特征提取技术的工作原理如下：1）首先，根据实际需求，利用特征提取技术进行统计，确定有用的特征值。
2）其次，根据需要，对特征值进行编码，以便机器可以识别和理解。
3）最后，用机器学习算法处理特征值，从而达到最终目标。
三、特征提取技术在机器学习中的应用特征提取技术在机器学习中有着重要的作用，它可以把数据中有用的特征值进行提取，从而让机器学习算法更容易识别和理解数据。
在实际应用中，特征提取技术可以实现对图像、文本、声音等多种数据的有效识别和理解，从而达到机器学习的最终目标，例如，可以用来进行图像识别、自然语言处理等。
此外，特征提取技术还可以应用于量化分析领域，如股票市场预测、个人风险分析等等，从而实现有效的风险预测和投资决策。
四、结论特征提取技术可以把原始数据转换成机器理解的特征值，并从中提取有用的信息，从而让机器学习算法更容易识别和理解数据。
特征提取技术已被广泛应用于众多数据处理领域，包括人脸识别、自然语言处理等。
未来，特征提取技术将继续发挥重要作用，并不断进步，能够更好地满足人工智能技术的需求，为人类赋予更多灵活性和智慧。
人脸识别的特征提取方法
人脸识别的特征提取方法
人脸识别是一种基于计算机视觉技术的生物识别技术，它通过对人脸图像进行特征提取和匹配，实现对人脸身份的识别。
而人脸识别的特征提取方法是实现人脸识别的关键技术之一。
人脸识别的特征提取方法主要包括两种：基于特征点的方法和基于特征向量的方法。
基于特征点的方法是通过对人脸图像中的关键点进行提取和匹配，实现对人脸身份的识别。
而基于特征向量的方法则是通过对人脸图像中的特征向量进行提取和匹配，实现对人脸身份的识别。
基于特征点的方法是一种比较传统的人脸识别方法，它主要是通过对人脸图像中的关键点进行提取和匹配，实现对人脸身份的识别。
这种方法的优点是可以提取出人脸图像中的关键特征，从而实现对人脸身份的准确识别。
但是这种方法的缺点是对人脸图像的光照、角度、表情等因素比较敏感，容易受到干扰。
基于特征向量的方法是一种比较新的人脸识别方法，它主要是通过对人脸图像中的特征向量进行提取和匹配，实现对人脸身份的识别。
这种方法的优点是对人脸图像的光照、角度、表情等因素比较不敏感，具有较好的鲁棒性。
但是这种方法的缺点是需要对人脸图像进行较为复杂的处理，计算量比较大。
总的来说，人脸识别的特征提取方法是实现人脸识别的关键技术之
一。
不同的特征提取方法各有优缺点，需要根据具体的应用场景进行选择。
未来随着计算机视觉技术的不断发展，人脸识别的特征提取方法也将不断得到改进和完善，为人脸识别技术的应用提供更加可靠和高效的支持。
人脸识别方案范文
人脸识别方案范文
人脸识别是计算机视觉技术的重要组成部分，它可以被用于多种应用，包括头像的自动分类和识别、安全性认证、人员跟踪和行为分析等，是现
实需求的重要技术。
现代人脸识别技术可以简单地分为三类：基于特征的，基于模型的和
基于深度学习的。
基于特征的人脸识别通常是提取不同的特征点，并可以
比较特征间的相似度，从而进行识别。
优点是计算速度快，算法简单；缺
点是人脸特征差异不明显，容易出现错误。
基于模型的人脸识别则是基于人脸的几何特征，从而进行识别。
例如，使用一个预先设定的3D模型来拟合捕获的人脸，以识别一个特定的人。
这种方法更加精确，但它的算法也比较复杂，而且需要相当多的计算资源
来完成。
基于深度学习的人脸识别是一种比较新的技术，其原理是通过深度神
经网络(DNN)来抽取或学习人脸的特征，从而实现识别。
这种方法可以准
确地分析和识别人脸，因为DNN可以学习大量的图像特征，同时也可以解
决头像变形的问题。
但是，这种技术需要大量的训练数据，运行速度也较慢。
人脸识别通常是由以上三种技术组合起来实现的，首先用基于特征和
模型的方法实现捕捉并准确定位人脸。
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叫ｎ专∑∑∑ｌ簟（＂）＾（Ｍ）ｌ ２
该式要求图像经过滤波器＾滤波后输出图像的每个 像素的幅度都要尽量小。而模式识别的目标是：
对于类内的图像量＾。＝１
对于类间的图像ｘ：＾ｉ＝ｏ ｆ≠， 也就是说，模式识别只关心相关滤波器输出的原点 的值，而并不关心其他部分的值。因此，最小平均输出能 量的准则对于模式识别的目标来说有一定的偏差。这就 势必影响寻找到的投影向量尽力提取鉴别特征的能力。 因此，需要对平均输出能量目标进行改进。 为解决这个瓶颈问题，本文提出用最小相关能量准 则代替最小平均输出能量准则。最小相关能量准则的目 标是使相关能量的平均值为最小，即有
畔确删牝ＭＥＡｓｓＰ ９６，Ａｌｌ丑Ｉｌｔａ［ｓ ｎ．】，１９９６：３４３４．３４３７． 州ＫｏｓｃＨｌＮｓⅪＭ，Ｗ王ＮＫＬＥＲ Ｈ Ｌ Ｌ心Ｇ Ｍ．Ｓ＊蝴ｔａｃｌｏｎ蛳ｄ
Ｈ℃ｏ鲥ｔｉ帅ｏｆ竹ｍｈｌｌ８ ｗｉｔｈｌｎ｝岫－由耐№ｍ砒ｈｅ口血ｃａｌ ａ叩黼如地１． ＣＡＳｓＰ ９５，Ⅱｍｉ啦．ｎ】．１９９５：２４３９－２“２．
ｎ寸专萋ｌ互Ｉ ２＝呼ｎ古萋ｌ办１２
唧ｏ（专冀拼）＾二呼施，＾
式中：矗，，为不同类图像向量ｙ（ｎ）的自相关矩阵
数小了很多，进一步节省了运算时间。
４ 实验
实验采用ＦＲＧｃ ｖ２．０人脸数据库，训练集共１２ ７７６ 张图像，共２２２人。测试集有１６ ０２８张图像共４６６人， 实验采用Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋６Ｄ开发软件。实验流程如图３所示。
＾＝Ｃ‘Ｘ（ＸＣ‘置）‘ｕ
（４）
同时考虑平均输出能量和噪声输出能量，在这两者
取折中，修正（２பைடு நூலகம்式得到最优折中滤波器
舡埘‘Ｘ（Ｘ肘‘工）‘ｎ
（５）
式中性＆Ｄ＋ｃ。
３最小相关能量准则ＣＦＡ方法
３．１最小相关能量准则的提出 为进一步提高滤波器识别性能，笔者对最优折中滤
波器进行了分析。因最小平均输出能量的目标公式为
（７）式中的最，，时可以用专萋砖击萋铲Ｔ代替专委扎
一．即对训练集中所有图像求平均自相关阵露…此置，，对 所有类的滤波器训练通用，从而节省了训练时间。
２）对于晟小相关能量准则相关滤波器，在时域下 郎可，相比最优折中滤波器需要在频域下进行，在算法 上节省了求彤Ｔ的时间。
３）与最优折中滤波器法相比，最小相关能量准则
不同类，则ｙ‘＾应该小。而最小相关能量准则中已经保证
’１３８堕塑墼万曼方正数面据再ｉ丽ｉ丽鬲丽鬲面面
Ａ即酗黼量孽他坦堕！堂丝！！燮ｌ？
了不同类的ｙ‘ｈ尽量小．因此，在约束条件中就可以主要 关心同类样本的相关值，即此时的约束条件为
对于类内的图像应有ｘ＾＝１
３．２最小相关能量准则滤波器的推导 对类间图像ｙ，使其相关能量平均值最小即
式中：＆表示第ｆ个训练样本在原点相关峰位置的相关输 出；“．是选定的具体的输出限定值。
对于类内的图像希望《Ｉ＝ｌ
对于类间的图像希望《＾。＝ｏ ｆ≠， 利用拉格朗日乘子法求得最小平均输出能量滤波器 的得到的滤波器为
拓Ｄ‘Ｘ（ＸＤ Ｘ）‘“
（３）
另外，对于滤波器同时也希望能抑制白噪声的输出。
考虑输入白噪声时输出能量为＾蕊（对于功率密度为１ 的白噪声Ｃ为单位阵），同理，由拉格朗日乘子法得到最 小方差台成函数滤波器８
叫ｎ专；ｌ办ｌ：哪ｎ古萋ｌ第ｆ张图像与＾的内积Ｉ２＝
２ ⅣＩ ｚ ｔ
呼ｎ嘉萋ｌ姜萎咒（ｍ＇ｎ）ｎ（ｍ∽Ｉ
这样，就可消除除原点相关值外的因素对设计相关 滤波器的影响，也可使得找到的投影向量更符合模式识 别鉴别能力的要求。
再从模式识别角度来看这个问题，模式分类主要就
是看ｙ１＾：如果ｙ与＾同类，则ｙ‘＾应该大；反之，若，与＾
ｐｍｖｅ‰碍。咿酊ｏｎ唧出ｌ卸ｏｆ∞ｎｅＪａｔｉ蚰五ｌｔｅ瑁．ｎｅ Ｖｅ面ｃ撕帅Ｒ咖ａｔ ｎ１％ｄ ＦＡＲ血ｅＢ ｈ啪９０％ｔｏ ９４舶％锄删
ｓｃａｌｅ．Ｔｈｅ ｎｅｗ ａｌｇｏ＾ｍｍ ａｌ帅８８ｖｅｓ ｍｏ∞俩ｎｊｎｇ虹１１１ｅ．
【硒ｗｏｒ出】ｃ哪ｄａｔｉ眦矗ｌ时；ｌＩＩｉｎｉｍ啪耵啪ｇｅ叽ｔｐＩＩｔ∞ｅｏｇｙ；ｍ．ｍｉｍｕｍ ｃｏ唧ｌ“∞∞ｅ‘ｇｙ
２类依赖特征抽取方法背景介绍
２．１类依赣特征分析方法｛ＣＦＡ） 类依赖特征分析方法的主要原理也是要找到一组投
影向量Ｍ（ｆ＝ｌ，２…），使得每个投影向量彬对训练集中 的某类样本具有最大的鉴别性。也就是说类依赖特征抽 取方法的优化目标是使某一类样本具有最大的鉴别性， 而不是使得该投影向量对所有类别都具有好的鉴别性。
１ 引言
人脸识别是当今模式识别领域中热门的研究课题， 但是仍存在许多问题尚待解决。在人脸识别技术中，子空 间特征抽取方法得到了广泛的研究，并被证明是人脸识 别技术中较为有效的方法之一。现在比较常用的子空间 特征抽取方法有主成分分析（ＰＣＡ）、线性鉴别分析 （Ｕ）Ａ）、独立成分分析（ＩＣＡ）等。
假设从人脸图像中抽取的原始特征向量为ｘ，则子 空间特征抽取方法的基本思路是在某种优化准则下寻找
ｃｏ础ｉｏｎ矗１协Ｂ 【Ａｂｓ衄耐ｌ Ｉｎ吐ｄｓ ｐ８ｐｅ‘ ｔｌｌｅ叫ｔｈｏｒ ｄｅ帅ｄｂ黯ｈｉ８ ｒｅ北删ｈ仰ｃｌ且ｓ８－ｄ印ｅｎｄ衄ｔ Ｆｅａｎ脚Ａ￡ｌａｌ”ｉＢ Ｍｅｔｌｌｏｄ哪ｉｌｌｇ
ｔ０麟ｔ阻ｃｔ Ｉ毫ａｔｌｌ懈ｉｎ ｈｕｍｎ ｆａｃｅ他ｃｏｇｎｉｂ叩．Ｔｈｅ札曲ｏｒ ａｄｏｐｔ吕ｔｈｅ Ｍｉｎｉｌｌｌ岫ｃｏｎｅｌ鲥ｏｎ ｅｎｅ。盯ｍｋ ｔｏ ｏｏｒｒｅｍｄｎ ６ｈｅ玮ｔ０ ｉⅢＰ
矗，，＝吉∑爿
（６）
同时保持对类内图像ｘ的限制性条件ｚ‘＾＝ｌ，利用拉 格朗日乘子法求得最小相关能量相关滤波器的滤波函数
为
＾＝霆》（ｘ≮≥）一ｕ
（７）
式中：“－【ｌ，ｌ，…，１］‘向量长度与Ⅳ相同。 另外，从模式识别的角度上来考虑，希望ｘ的微小变
化对相关值的影响最好也比较小，而专｝曲，因此·希
望＾的模也尽量小。即应同时考虑最小相关能量和滤波
（２）
式中：肚＝赤１占 圣ｘ乒－，。 若＾是频域的表达式则ｘ－是＊．的
傅立叶变换，置是互．的共轭转置矩阵；若＾是时域的表达
式则工．是ｚ。。
（２）式的第２个等号根据Ｐ“ｒ８ｅｖａｌ关系容易得出。相
关滤波器＾在满足以上优化目标的同时，还希望在原点 的相关峰值满足鉴别性。相关峰值的数学表达式为
ｄ．
畦
啊ｍｏ）＝∑∑ｔ（ｍ，ｎ）＾（ｍ，ｎ）
波器、最小方差合成函数滤波器、最优折中滤波器、非约 束性合成判决函数滤波器等一系列的相关滤波器。在文 献【１］中，Ｘｉｅ等在ＦＲＧｃ Ｖ２．Ｏ人脸数据库上比较了 ＰｃＡ，ＬＤＡ，ＩＣＡ和基于最优折中相关滤波器的ｃＦＡ等， 实验结果表明基于最优折中相关滤波器的ｃＦＡ具有最 好的识别性能。
本文在研究基于最优折中相关滤波器的ＣＦＡ方法 的基础上，分析了该方法的不足，提出了一种新的基于最 小能量相关的ｃＦＡ方法。在ＦＲＧＣ Ｖ２．０人脸数据库上 的实验表明，本文提出的方法与基于最优折中相关滤波 器的ＣＦＡ方法相比具有更高的识别性能。
ａ ｌ Ｏ．１ ０．０ｌ
０．∞１
０．０００ｌ
误纳率为０．１％时的鉴定率 ０，６４６ ７６５
Ｏ刀６蛳
０．９１３１８３
Ｏ埘４ ６８７ Ｏ肿６ ０２３
可看出，在ａ：０．００ｌ时误纳率为０．１％时的鉴定率达 到最好，为９４．４６％。
与卡内基梅隆大学的ｃｌｍｎｙ∞ｘｉｅ的结果”比较，ｘｉｅ 的识别结果为９０％，笔者可得出结论最小相关能量准则 比最小平均输出能量滤波器ＣＦＡ识别结果要好。
童氆ｉ１９８３＿Ｉ，女．葡士生，主研联机手写教学公式的识别； 丁磷青。教授，博士生导师．从事文字识别、版面分析、人脸识别等 模式识别方向的研究。 责任编辑：张索蠹
１ｅ’ｅ气ｅ噶ｃｔａｔｃ噶ｅｌｅ’ｅ唧ｏ々Ｂ々ｏ々ｅ’ｅｔｃｔｅｔ８∞ｃｔ４’ｅ＇Ｃ１ｃ气ｃ’ｅ崎ｅ窜ｏｔｅｔｅｔｏｔＢｔｏ口ｏｔｏｔｅｔｏ’ｄｔｅ々Ｂ＿ｏ’ｏ’ｅ口Ｂ口ｅｔｄ，啦噶ｅ’啦
具体来说，类依赖特征抽取方法的目标是对于训练 集中的每个类别，训练得到一个分类器（该分类器也就 是前面提到的投影向量），这个分类器的设计目的是将这 个类别与在训练集中的其他所有类别区别开来。这样就
万方数据
面丙蕊函丽磊而磊＾塑堕堕！堂堂１ ３７
Ｅ：翟星璺蕉堕堡星复：王星
…
可得到一组类依赖的分类器，如图１所示（分类器是通 过设计某种相关滤波器得到，具体方法见２．２）。
相关滤波器只对类内图像限制输出值，即（７）式中ｘ盂‘ｚ
的维数比（４）式中ｘ＋．！ｌｆｌ驯、很多，即需要求逆的矩阵维
万方数据
图３最小相关能量准则潞漩器的要验试验漉程
首先对所有图像进行预处理。包括跟睛定位（手动）、 图像旋转、直方图均衡得到大小为“×６４的人脸图像， 对于所有归一化后的图像矩阵求平均自相关矩阵矗…
Ａ即瞄姻黼量脞！堂！堂堂墅蛐圈
文章编号：ｌ００２—８６９２（２０Ｄ７）Ｓ１－０１３７—０３
用于人脸识别的一种新的 类依赖特征抽取方法
·论文·
何润，方驰，丁晓青 （清华大学电子信息工程系智能技术与系统国家重点实验室，北京ｌＯ【Ｘ培４）
【 准摘 则要 引ｌ入研了究相了关人游脸溲识器别．中识用别相性关能澹得玻到器了提提取高特，征对的于类袁依度赖圈特像征误抽差取方 牢法 为， Ｏ．针１对 ％旧 时算 曲法鉴的定问率题由作１日了算分法析询．姗笔提者高把到最９小４撕相，关算能法量
圈ｌ 类依赖特征提取方法分类器的训缘
在特征抽取环节 中，输入图像分别与
训练环节中得到的分
类器分别作内积，内 积后得到的值构成了
特征向量。特征向量
中的每一维表征了这
幅图像与训练集中的
围２类依赖特征摄取方法特征提取某种类别的相似性． 故称为类依赖特征分析，其流程如图２所示。
２．２相关滤波器的基本知识 ２．１节中的分类器是通过相关滤波器的设计得到的。
对于每个人取其类内图像构造滤波器的输入矩阵ｚ，由 （７）式计算得到滤波器，这样由２２２人得到２２２个滤波 器。测试时图像经过２２２个滤波器提取出２２２维特征向 量，然后按向量问的余弦距离识别