基于子空间的人眼定位与人脸识别算法优化

随着信息技术的飞速发展，自动人脸识别系统在全球范围内引起了广泛关注，它在国家安全、社会治安和商业应用等领域扮演着重要角色。论文《基于子空间的人脸识别算法研究》由西南交通大学硕士研究生彭本华撰写，其专业背景是信号与信息处理，指导教师为王建英。该研究主要针对人脸识别中的两个关键环节：眼睛定位和子空间方法。 首先，针对眼睛定位的准确性问题，论文提出了一种结合积分投影和梯度投影的正交混合投影算法。这种创新方法有效地解决了眼睛定位的精度问题，通过实验验证了其快速且精确的定位能力，对于提高人脸检测的整体效率至关重要。 其次，针对人脸图像的高维特性以及小样本问题，作者深入研究了经典的子空间人脸识别方法，并通过实验对比分析了不同方法的优劣。这有助于优化算法，减少在高维空间中的计算负担，提升识别性能。 接着，针对判别共同向量方法的计算量大问题，论文提出了基于图像小波分解的解决方案。通过小波变换预处理，降低了计算复杂度，同时保持了较高的识别准确率，这在实际应用中具有显著的优势。 最后，论文还介绍了一种结合差分共同向量与主分量分析的人脸识别算法。这种方法通过求解类别间的共同向量，然后对样本进行差分处理，形成新的训练样本。使用主分量分析进行后续分类，实验结果证明了这种方法的有效性和实用性。 总结来说，这篇论文通过对眼睛定位算法的改进、子空间人脸识别方法的优化以及新型共同向量处理技术的研究，为解决人脸识别中的小样本问题和计算效率问题提供了新的思路和有效策略，为实际应用中的自动人脸识别系统提供了强有力的技术支持。