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摘要
人脸自动识别是近年来模式识别领域的一大研究热点，具有广阔的应用前
景。本文以人脸自动检测与识别系统项目为背景，主要目的是在人脸检测的基础
上完成人脸识别。
本文首先对人脸识别领域的研究背景、研究意义以及研究内容等基本问题进
行综述，对典型的人脸识别方法进行分类介绍和理论分析，并研究了基于线性子
空间的人脸识别方法以及常用的特征分类器。其次，本文着重分析了近期出现的
区域保留映射（ＬＰＰ）算法的基本原理和它与主成分分析（ＰＣＡ）、线性判别分析
（ＬＤＡ）之间的区别与联系。文中指出了ＬＰＰ算法在特征值选择问题上包含非线性
结构而不利于最近邻法分类的缺陷，并综合径向基（ＲＢＦ）网络分类器可以将非线
性可分问题转化为线性可分问题的优势提出了利用ＬＰＰ子空间和ＲＢＦ网络分类
器相结合进行人脸识别的改进方法。即首先采用ＬＰＰ算法根据训练集构造人脸
子空间，然后将待识别的人脸图片投影到子空间上，最后使用ＲＢＦ网络进行分
类。文中ＬＰＰ算法采用监督模式，ＲＢＦ网络的隐层中心采用正交最小平方（ＯＬＳ）
算法进行训练。
Ｅｘｔｅｎｄｅｄ、Ｈａｒｖａｒｄ、ＣＭＵ－Ｐ
实验测试了ＯＲＬ、Ｙａｌｅ－Ａ、Ｙａｌｅ－Ｂ和Ｙａｌｅ－Ｂ
以及ＣＡＳ．ＰＥＡＬ数据库。结果表明，本文提出改进方法的识别率比特征脸、Ｆｉｓｈｅｒ
脸和拉普拉斯脸法有较大提高。ｉ
关键词：人脸识别线性子空间区域保留映射径向基网络
ＡＢＳＴＲＡＣＴ
Ｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｏｆｈｕｍａｎｆａｃｅｓｉｓａｃｔｉｖｅｉｎｔｈｅ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｌｓｕｂｊｅｃｔ
ｐａｔｔｅｒｎ
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