基于自适应FCM-NMF的人脸识别算法研究及应用

发布时间：2024-03-30 04:37

　　人脸识别是多年来经过研究学者的不断探索和创新,快速发展起来的生物识别技术,因为采集人脸样本的过程具有不接触性,友好不侵犯性的特点,能以最自然、最直接的方式获取,人脸识别取得了突破性的研究成果,并成功应用于实际工作和生活,比如门禁系统、考勤机的应用以及视频监控等各个方面。非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)是一种有效提取人脸局部特征的算法,该算法通过加入非负性的限制使得分解后的矩阵更具有现实意义,因此NMF算法逐渐成为各个领域中比较受欢迎的降维处理的研究方法。但是NMF算法中参数的随机初始化使得迭代求解速度慢,且易陷入局部极小的问题。针对以上问题,提出了一种自适应FCM-NMF的算法,该算法利用模糊C聚类算法(Fuzzy C-Means clustering,FCM)获得相似性关系矩阵,能为NMF参数的初始化提供较好的初值,从而有效解决了上述问题。通过在人脸库的实验结果显示,收敛速度明显高于随机赋初值的方法,验证了本文算法的可行性和有效性。本文主要研究内容:(1)首先介绍了几种图像预处理的方法,包括灰度变换、滤波以及直方图均衡化;然后...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1原彩色图像

基于自适应FCM-NMF的人脸识别算法研究及应用10图2.1原彩色图像图2.2图像灰度化预处理之后的效果图2.1.2图像滤波图像滤波也是预处理的常用操作，目的是减少图像中的干扰点，用来使图像变得平滑和消除图像中的噪声，得到质量较好的图像。评判一个图像去噪方法是否有效应该关注两点，....

图2.2图像灰度化预处理之后的效果图

基于自适应FCM-NMF的人脸识别算法研究及应用10图2.1原彩色图像图2.2图像灰度化预处理之后的效果图2.1.2图像滤波图像滤波也是预处理的常用操作，目的是减少图像中的干扰点，用来使图像变得平滑和消除图像中的噪声，得到质量较好的图像。评判一个图像去噪方法是否有效应该关注两点，....

图2.3加入高斯噪声后的图像

河北工业大学硕士学位论文11图2.3加入高斯噪声后的图像图2.4八邻域平均滤波后的效果图（2）中值滤波中值滤波，顾名思义，跟数据中值有关的一种基于空间域的去噪方法。中值滤波的主要原理是：设定一个特定大小的模板窗口，窗口尺寸和形状可以根据实际要求进行选择（一般为3×3，5×5等），....

图2.4八邻域平均滤波后的效果图

河北工业大学硕士学位论文11图2.3加入高斯噪声后的图像图2.4八邻域平均滤波后的效果图（2）中值滤波中值滤波，顾名思义，跟数据中值有关的一种基于空间域的去噪方法。中值滤波的主要原理是：设定一个特定大小的模板窗口，窗口尺寸和形状可以根据实际要求进行选择（一般为3×3，5×5等），....

本文编号：3941822