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基于二维鉴别矢量分析的人脸识别系统设计

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目录
引言 1
第一章绪论 2
1.1 人脸识别的背景与意义 2
1.2 人脸识别的发展历程与国内外的研究现状 3
1.3人脸识别研究的内容 4
1.4人脸识别存在的问题与难点 5
1.5本文的主要内容 6
第二章基于图像矩阵的二维算法 7
2.1二维投影的思想 7
2.2二维主成分分析法（2DPCA） 7
2.3二维线性鉴别分析法（2DLDA） 10
2.4双向二维主成分分析法（（2D）2PCA） 11
2.5双向二维线性鉴别分析法（（2D）2LDA） 12
第三章基于2DPCA-2DLDA的人脸识别方法 15
3.1 2DPCA-2DLDA的算法 15
3.1.1 基于行的2DPCA算法 15
3.1.2基于列的2DLDA 16
3.2特征提取与分析 18
第四章实验过程结果与分析 19
4.1 基于 2DPCA-2DLDA的人脸识别方法 19
4.1.1 2DPCA行变换 19
4.1.2 2DLDA列变换 19
4.1.3 实验结果分析 20
4.2 基于 2DLDA-2DPCA的人脸识别方法 20
4.2.1 2DLDA-2DPCA的人脸识别方法 20
4.2.2 实验结果分析 21
4.3 基于（2D）2PCA的人脸识别方法 22
4.3.1 （2D）2PCA的人脸识别方法 22
4.3.2 实验结果分析 22
4.4 基于（2D）2LDA的人脸识别方法 23
4.4.1 （2D）2LDA的人脸识别方法 23
4.4.2 实验结果分析 23
结论 25
致谢 26
参考文献 27
Q95;
摘要随着社会的社会的不断发展，越来越多的地方需要用到人脸识别技术。例如在公共场所人脸识别可以用来帮助刑侦，在公司里人脸识别可以用来签到代替传统的刷卡等。而人脸识别技术也是日益提高。由最开始的主成分分析法（PCA）到线性鉴别分析法（LDA）在到如今日益流行的二维人脸识别技术，越来越多的新方法不断涌现。而二维人脸鉴别技术由于其识别率高、抗干扰能力强等优点，是现在最主流的人脸识别技术。本文先是简单介绍了一下一些简单的人脸识别技术，然后又转向介绍二维人脸识别技术中的主流技术：二维主成分分析法(2DPCA)、二维线性鉴别矢量分析法（2DLDA）、双向二维主成分分析法（（2D）2PCA）和双向二维线性鉴别矢量分析法（（2D）2LDA）。接着，本文注重介绍了一种方法叫2DPCA-2DLDA的人脸识别方法，在介绍完这种算法的原理后又介绍了这些方法在MATLAB上仿真的结果，最后得出2DPCA-2DLDA人脸识别方法的识别率要优于2DPCA，2DLDA、（2D）2PCA和（2D）2LDA。


关键词： 人脸识别，主成分分析法（PCA），线性鉴别分析法（LDA），二维主成分分析法(2DPCA)，二维线性鉴别矢量分析法（2DLDA），2DPCA-2DLDA

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