Lanzhou University of Technology Institutional Repository （LUT_IR）
| 题名 | 基于核的人脸识别算法研究 |
| 作者 | 郝元宏 |
| 学位类型 | 硕士 |
| 导师 | 李明 |
| 答辩日期 | 2006 |
| 学位授予单位 | 兰州理工大学 |
| 学位名称 | 工学硕士 |
| 学位专业 | 计算机软件与理论 |
| 关键词 | 人脸识别 支持向量机 支持向量数据描述 典型相关分析 核函数 判别分析 |
| 摘要 | 人脸是人们社会交流中所关注的焦点，在辨别身份和传递感情方面起着重要的作用。由于人脸识别技术在视频监控、访问控制、信用卡验证、多媒体数据库检索以及安全等领域有着广阔的发展前景，因而在过去的20 多年里，它一直是模式识别和计算机视觉领域的研究热点。本论文针对人脸识别中的两个关键问题：人脸特征提取和分类器设计，尝试将近年来模式识别领域中的新方法─核典型相关分析（Kernel Canonical Correlation Analysis，KCCA）以及支持向量数据描述应用于该问题的研究中。 |
| 其他摘要 | Human face is our primary focus of attention in social intercourse, playing a major role in conveying identity and emotion. On the other hand, due to the face recognition technology has a broad range of potential plications in video surveillance, access control, personal card identification, multimedia database retrieval and security, etc; face recognition is one of the most active research subjects in the area of pattern recognition and computer vision in the past 20 years. Face representation (or facial feature extraction) and classifier are two key problems in face recognition. We applied the kernel methods—KCCA and SVDD, which proposed in pattern recognition recently to deal with above two problems. |
| 页数 | 61 |
| 语种 | 中文 |
| 学号 | 062081202001 |
| 文献类型 | 学位论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/96985 |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 第一作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郝元宏. 基于核的人脸识别算法研究[D]. 兰州理工大学,2006. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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