基于改進主成分分析方法的人臉識別算法研究.pdf

1、人臉識別是模式識別、計算機視覺、人工智能等領域知識的一個重要應用，也是當前熱門的研究課題之一?；谥鞒煞址治?PCA Principle Component Analysis)的Eigenfaces算法是人臉識別的經典算法，該方法是模式識別判別分析中最常用的一種線性映射方法，是基于統(tǒng)計特征的人臉識別算法。
　　 由于傳統(tǒng)PCA方法是把人臉圖像特征提取出來以后，直接用提取出來的特征進行識別，存在特征較多，計算量較大等問題。如何在提

2、高識別率的情況下減少特征維數和降低計算工作量，這些正是粗糙集理論研究的內容。
　　 本文將二者相結合應用于人臉識別中，減少了特征臉空間的維數，因此，進行基于改進主成分分析方法的人臉識別算法研究具有一定的理論意義和實踐價值。本文完成了以下工作：
　　 首先介紹了人臉識別的背景、研究范圍以及方法，對人臉識別領域的一些理論方法作了總體的介紹。
　　 其次對粗糙集理論的基本知識、離散化算法、約簡算法進行了研究，提出了一種