【摘 要】
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此文讨论了隐马尔可夫模型(HMM)在人脸检测与识别中的实现及其逐步改进.采用了基于DCT系数的伪二维隐马尔可夫人脸模型(P2D-HMM).由于此模型更好的利用了人脸图象的二维统计
【机 构】
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信息工程大学信息工程学院信息科学系
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此文讨论了隐马尔可夫模型(HMM)在人脸检测与识别中的实现及其逐步改进.采用了基于DCT系数的伪二维隐马尔可夫人脸模型(P2D-HMM).由于此模型更好的利用了人脸图象的二维统计特性,所以与基于KLT系数的一维隐马尔可夫人脸模型相比,识别效果更好.虽然一维隐马尔可夫模型(1D-HMM)表现二维人脸存在不足,但训练识别比较简单.P2D-HMM可以充分表现二维人脸模型的统计特性,但结构复杂、运算量大.综合考虑二者的优缺点,结合支持向量机(SVM)对静态数据识别效率明显的长处,建立了SVM和HMM的混合人脸识别模型.采用独立分量分析(ICA)的方法提取人脸区域的特征,作为SVM的输入.在ORL人脸库中,测试基于1D-HMM、P2D-HMM和SVM/HMM的人脸识别方法,识别率分别达到86.2%、97.2%和97.0%,并且以上方法对姿态和环境的变化具有较好鲁棒性.
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