【正文】 臉圖像都可以表示為這組“特征臉”的線(xiàn)性組合，其加權(quán)系數(shù)即是KL的展開(kāi)系數(shù)，也可以稱(chēng)為該圖像的代數(shù)特征。因此，樣本之間的相似性，通?？梢酝ㄟ^(guò)計(jì)算距離或角度實(shí)現(xiàn)。 分類(lèi)器按照距離的分類(lèi)準(zhǔn)則主要有：最近鄰分類(lèi)器最近鄰（Minimum Distance）分類(lèi)器是最常用的距離分類(lèi)器之一，首先需要求己知樣本的類(lèi)中心（類(lèi)平均），把待識(shí)別樣本歸為與之距離最近的類(lèi)中心所在的類(lèi)。此外，利用樣本分布的統(tǒng)計(jì)特性的分類(lèi)器主要有：Bayes分類(lèi)器基于Bayes決策理論的分類(lèi)方法是統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別中的一個(gè)基本方法，考慮到樣本特定概率分布的情況，利用這個(gè)方法進(jìn)行分類(lèi)時(shí)對(duì)模式類(lèi)別有兩個(gè)基本要求：一是各類(lèi)別總體的概率分布是己知的，二是待分類(lèi)的類(lèi)別數(shù)是一定的。高復(fù)雜度的兩維HMM包括偽兩維HMM、嵌入式HMM和嵌入式Bayes網(wǎng)絡(luò)。其中，人臉識(shí)別中最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是采用反向傳播（BP）算法的前饋網(wǎng)絡(luò)。因此，已經(jīng)成為繼續(xù)探索新的人臉識(shí)別方法的一個(gè)基石。即當(dāng)輸入矢量有微小變化時(shí)，其對(duì)應(yīng)的主元變化將小于輸入模式的變化。去除了模式之間的相關(guān)性。作為兩維分布的人臉圖像，像素間相關(guān)性的強(qiáng)弱與像素間的距離密切相關(guān)，而將圖像轉(zhuǎn)換為向量后，這種距離信息不復(fù)存在，這就降低了這種方法的表示能力。傳統(tǒng)特征臉?lè)椒?，特征值大的特征向量（即特征臉）不一定是分?lèi)性能最好的方向。T實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)建，包含40個(gè)人400張面部灰度圖像，分辨率為11292。其余的48張圖像作為測(cè)試圖像。本文模式分類(lèi)器采用最近鄰分類(lèi)器。 結(jié)果分析 基于PCA的人臉識(shí)別本文的工作是基于1M內(nèi)存，120G硬盤(pán)的DELL筆記本上進(jìn)行的，采用MATLAB R2008a[23]軟件。所以可以先對(duì)圖像分別進(jìn)行低通濾波處理和邊緣提取后，再進(jìn)行PCA處理。這里取D0=,n=1. 原圖和低通濾波結(jié)果由圖中可見(jiàn)，圖像經(jīng)過(guò)低通濾波后變得模糊，這是因?yàn)闉V除了圖像突變較大的邊緣部分。下面再來(lái)介紹邊緣提取。造成識(shí)別率較低的原因可能有：本次實(shí)驗(yàn)對(duì)所有圖像采用的是同一種邊緣檢測(cè)算子，固定的閾值不能適合所有的圖像，提取的邊界不理想，可能會(huì)出現(xiàn)漏檢，誤檢等情況，這些都會(huì)影響到后面的特征提取以及識(shí)別；其次是噪聲的干擾也會(huì)引起識(shí)別率下降。特征提取作為其中很重要的一部分，直接決定著識(shí)別的速度，影響著識(shí)別率的高低。在將來(lái)的工作中可以針對(duì)人臉的不同區(qū)域選擇特征提取方法，分清主次，將會(huì)有一個(gè)比較好的效果。首先，要感謝我的導(dǎo)師任獲榮副教授。最后感謝實(shí)驗(yàn)室的于海龍，蔡德全，尹映輝，李昱和王海珍，是他們?cè)诎倜χ谐槌鰰r(shí)間，盡可能的給我最大幫助，使我的論文進(jìn)展非常順利。”現(xiàn)實(shí)中那些頂尖的成功人士不是成功了才設(shè)定目標(biāo)，而是設(shè)定了目標(biāo)才成功。如果一個(gè)人沒(méi)有重點(diǎn)地思考，就等于無(wú)主要目標(biāo)，做事的效率必然會(huì)十分低下。蓋茨所説：“通向最高管理層的最迅捷的途徑，是主動(dòng)承擔(dān)別人都不愿意接手的工作，并在其中展示你出眾的創(chuàng)造力和解決問(wèn)題的能力。一名高效能人士不會(huì)到處為自己找借口，開(kāi)脫責(zé)任；相反，無(wú)倫出現(xiàn)什么情況，他都會(huì)自覺(jué)主動(dòng)地將自己的任務(wù)執(zhí)行到底。因此，在工作中，如果我們不能選擇正確的事情去做，那么唯一正確的事情就是停止手頭上的事情，直到發(fā)現(xiàn)正確的事情為止。這樣的時(shí)間往往被人們毫不在乎地忽略過(guò)去，零碎時(shí)間雖短，但倘若一日、一月、一年地不斷積累起來(lái)，其總和將是相當(dāng)可觀的。習(xí)慣1向競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手學(xué)習(xí)一位知名的企業(yè)家曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，“對(duì)手是一面鏡子，可以照見(jiàn)自己的缺陷。如果你要成為一名高效能的職場(chǎng)人士，就應(yīng)當(dāng)養(yǎng)成善于借助他人力量的好習(xí)慣。他明白在一個(gè)企業(yè)中，只有團(tuán)隊(duì)成功，個(gè)人才能成功。責(zé)任重于一切著名管理大師德魯克認(rèn)為,你首先表明的是你的工作態(tài)度:你要以高度的責(zé)任感對(duì)待你的工作,不懈怠你的工作、。專(zhuān)注目標(biāo)美國(guó)明尼蘇達(dá)礦業(yè)制造公司(3M)的口號(hào)是:,對(duì)個(gè)人工作也有指導(dǎo)作用。”其用意也是要我們小説多聽(tīng)。杜絕壞的生活習(xí)慣習(xí)慣有好有壞。釋放自己的憂(yōu)慮孤獨(dú)和憂(yōu)慮是現(xiàn)代人的通病。學(xué)會(huì)正確地應(yīng)對(duì)壓力就成了高效能人士必備的一項(xiàng)習(xí)慣。做到上下逢源，正確處理“對(duì)上溝通”，與同事保持良好的互動(dòng)交流是我們提高工作效能的一個(gè)關(guān)鍵。這是每一個(gè)人只要肯做就能做到的，也是一個(gè)人走向成功的必由之路。重完善自己的人際關(guān)系網(wǎng)人際能力在一個(gè)人的成功中扮演著重要的角色。一名高效能人士的好口才加上禮儀禮節(jié)，往往可以為自己的工作錦上添花，如果我們能夠巧妙運(yùn)用語(yǔ)言藝術(shù)，對(duì)協(xié)調(diào)人際關(guān)系、提高工作效能都將大有裨益。制訂卻實(shí)可行的計(jì)劃許多成功人士的成功經(jīng)驗(yàn)告訴我們，認(rèn)真的做一份計(jì)劃不但不會(huì)約束我們，還可以讓我們的工作做得更好。環(huán)境能夠改變我們的思維與行為習(xí)慣，直接影響到我們的工作效能與生活。到困難找方法一個(gè)高效能人士，是最重視找方法的人。及時(shí)走出失敗高效能人士不會(huì)讓自己永遠(yuǎn)徘徊在失敗的陰影之下。這種平常心，對(duì)于一名高效能人士來(lái)講，是十分重要的。如果你在工作中是一個(gè)人心胸開(kāi)闊、樂(lè)于幫助別人成功和愿意與他人分享榮譽(yù)的人的話(huà)，那么你就不愁沒(méi)有朋友。一個(gè)滿(mǎn)足于現(xiàn)狀、不思進(jìn)取的人永遠(yuǎn)也無(wú)法成為一名高效能人士。這對(duì)你工作績(jī)效的提高很有幫助。一個(gè)人的某一品質(zhì)被認(rèn)為是好的，他就被一種積極的光環(huán)所籠罩，從而也被賦予其他好的品質(zhì)；如果一個(gè)人的某一品質(zhì)被認(rèn)為是壞的，他就被一種消極的光環(huán)所籠罩，并被賦予其他不好的品質(zhì)。不論多么困難，他們都要鼓勵(lì)自己再試一次。不被瑣務(wù)纏身高效能人士不會(huì)被太多的瑣務(wù)纏身。有效決策一個(gè)好的決策思想，不是限期完成的，而是在反復(fù)思考、不斷推敲的過(guò)程中，在相關(guān)事物或其他活動(dòng)中受啟發(fā)頓悟而產(chǎn)生和迸發(fā)出來(lái)的。如果你約束自我，實(shí)現(xiàn)了自己制定的計(jì)劃，你就一定會(huì)成為一個(gè)卓有成效的高效能人士。因此，一名高效能人士要時(shí)常以“兼聽(tīng)則明，偏聽(tīng)則暗”的諫言提醒自己，多方地聽(tīng)取他人的意見(jiàn)，以確保自己能夠做出正確的決定?！狈▏?guó)大作家雨果也說(shuō)：“語(yǔ)言就是力量。在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，對(duì)市場(chǎng)信息尤其是市場(chǎng)關(guān)鍵信息把握的及時(shí)性與準(zhǔn)確性，對(duì)競(jìng)爭(zhēng)的成敗有著特殊的意義。一個(gè)缺乏準(zhǔn)備的員工一定是一個(gè)差錯(cuò)不斷的人，縱然有超強(qiáng)的能力，千載難逢的機(jī)會(huì)，也不能保證獲得成功。工作壓力會(huì)給我們的工作帶來(lái)種種不良的影響，形成工作狂或者完美主義等錯(cuò)誤的工作習(xí)慣，這會(huì)大大地降低一個(gè)人的工作績(jī)效。合理應(yīng)對(duì)壓力身體是革命的本錢(qián)，狀態(tài)是成功的基礎(chǔ)。一位哲人曾經(jīng)説過(guò)：“好習(xí)慣是一個(gè)人在社交場(chǎng)合中所能穿著最佳服飾。保持身體健康充沛的體力和精力是成就偉大事業(yè)的先決條件。及時(shí)化解人際關(guān)系矛盾與人際交往是一種藝術(shù),如果你曾為辦公室人際關(guān)系的難題而苦惱,無(wú)法忍受主管的反復(fù)無(wú)常,看不慣主管的假公濟(jì)私,那么你要嘗試學(xué)習(xí)如何與不同的人相處,提高自己化解人際矛盾的能力。如果你不堅(jiān)持每天進(jìn)步1%的話(huà),不是要你把事情推給別人或是逃避責(zé)任,而是當(dāng)你焦點(diǎn)集中很清楚自己該做那些事情時(shí),自然就能花更小的力氣,并積極地發(fā)揮專(zhuān)長(zhǎng),成為行業(yè)的能手,一個(gè)人要成為一名高效能人士,但卻常常被一些小事搞得垂頭喪氣,整天心情不快,精神憂(yōu)悶緊張。身處激烈的競(jìng)爭(zhēng)之中,一名高效能人士應(yīng)當(dāng)注意工作中的調(diào)節(jié)與休息,這不但于自己健康有益,對(duì)事業(yè)也是大有好處的。用“換位思考”指導(dǎo)人的交往，就是讓我們能夠站在他人的立場(chǎng)上，設(shè)身處地理解他人的情緒，感同身受地明白及體會(huì)身邊人的處境及感受，并且盡可能地回應(yīng)其需要。對(duì)手，可以讓你時(shí)刻提醒自己：沒(méi)有最好的，只有更好。習(xí)慣廢除拖延對(duì)于一名高效能人士來(lái)説，拖延是最具破壞性的，它是一種最危險(xiǎn)的惡習(xí)，它使人喪失進(jìn)取心。小部分的努力，可以獲得大的收獲；起關(guān)鍵作用的小部分，通常就能主宰整個(gè)組織的產(chǎn)出、盈虧和成敗。杜哈提說(shuō)，不論他出多小錢(qián)的薪水，都不可能找到一個(gè)具有兩種能力的人。只要把問(wèn)題想透徹了，才能找到問(wèn)題到底是什么，才能找到解決問(wèn)題最有效的手段。發(fā)現(xiàn)問(wèn)題關(guān)鍵在許多領(lǐng)導(dǎo)者看來(lái)，高效能人士應(yīng)當(dāng)具備的最重要的能力就是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題關(guān)鍵能力，因?yàn)檫@是通向問(wèn)題解決的必經(jīng)之路?！备惶m克林將自己一生的成就歸功于對(duì)“在一定時(shí)期內(nèi)不遺余力地做一件事”這一信條的實(shí)踐。以下為贈(zèng)送文檔，祝你事業(yè)有成，財(cái)源廣進(jìn)，身體健康，家庭和睦?。?！高效能人士的50個(gè)習(xí)慣l 在行動(dòng)前設(shè)定目標(biāo)有目標(biāo)未必能夠成功，但沒(méi)有目標(biāo)的肯定不能成功。1998:586~591[15] Samaria F,Young Based Architecture for Face and Computer ,12(10):537~543[16], New Algorithm of Uncorrelated Discriminant Vectors and its ,20(56):673~686[17] , Neural Networkbased on Fault Diagnosis of Hydraulic ,8(4):114~132[18] Fusion:Parallel Strategy Vision. 1998,28:103~116[19] 于清澄. [20] M Kirby, L. Sirvich. Applications of the KarhunenLoeve procedure for the characterization of human faces. IEEE Transactions on Patten Analysis and Machine Intelligence. 1991,. [21] M Turk, A. Penland. Eigenfaces for recognition. Journal of Cognitive ,. [22] . Turk, . Penland. Face recognition using Computer Society Conference on Computer Vision and Patten . [23] 王愛(ài)玲，葉明生， R2007 圖像處理技術(shù)與應(yīng)用. 北京：以下內(nèi)容與本文檔無(wú)關(guān)?。。∫韵聝?nèi)容與本文檔無(wú)關(guān)?。?！。任老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度，深厚的學(xué)術(shù)造詣、認(rèn)真細(xì)致的工作作風(fēng)，刻苦勤奮的工作精神以及豐富的科研管理和組織經(jīng)驗(yàn)，使我受益匪淺，任老師是我今后在科研和教學(xué)中學(xué)習(xí)的楷模。如何利用現(xiàn)有的各種特征提取方法，發(fā)揮某一類(lèi)方法的優(yōu)點(diǎn)，克服某一類(lèi)方法的缺點(diǎn)，將它們進(jìn)行有效的融合，也是以后一個(gè)值得探索的方向。本文主要的工作有：對(duì)特征提取的本質(zhì)和定義作了介紹，并且介紹了一些特征提取方法，探討了目前特征提取所面臨的困難；從基于人臉圖像的整體特征著手，詳細(xì)介紹了KL變換的基本原理，并闡述了基于KL變換的主成分分析法（PCA）在人臉特征提取方面的應(yīng)用，以及基于PCA的人臉識(shí)別過(guò)程；在進(jìn)行特征提取之前，先對(duì)圖像分別做低通濾波和邊緣提取，然后再進(jìn)行特征提取，進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。 三種方法的結(jié)果對(duì)比方法平均識(shí)別率最高識(shí)別率（特征向量個(gè)數(shù)）訓(xùn)練時(shí)間測(cè)試時(shí)間PCA%%（18）低通濾波PCA%%（12）邊緣提取PCA%%（31）第四章 總結(jié)與展望 全文工作總結(jié)人臉識(shí)別是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的課題。 邊緣提取后進(jìn)行PCA處理的結(jié)果由圖中可見(jiàn)，識(shí)別率較低，%，%。 低通濾波后進(jìn)行PCA處理的結(jié)果由上圖可知，%，%。本文采用Butterworth低通濾波器，其傳遞函數(shù)為 (31)其中D0為截止頻率，n為正整數(shù)，n越大衰減速度越大。 PCA方法的識(shí)別結(jié)果從上圖可以看出，特征向量個(gè)數(shù)為2和3時(shí)，識(shí)別率都在80%以上，并且當(dāng)特征向量個(gè)數(shù)大于4時(shí)，識(shí)別率都在90%以上，%，%. 低通濾波處理和邊緣提取一幅圖像經(jīng)過(guò)傅里葉變換之后可以得到其在頻域中的分布情況。訓(xùn)練過(guò)程對(duì)訓(xùn)練樣本集的圖像進(jìn)行PCA處理，形成特征子空間—一個(gè)新的坐標(biāo)系，即由前M個(gè)最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量張成的空間，訓(xùn)練集的每幅人臉圖像在特征子空間中投影，產(chǎn)生一個(gè)坐標(biāo)，即從原始圖像空間到特征子空間的變換系數(shù)，以此作為該圖像的特征。圖中，實(shí)線(xiàn)框中的部分實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的訓(xùn)練任務(wù)，也是特征提取部分，為離線(xiàn)工作方式。 現(xiàn)在選擇其中8個(gè)人的圖像作為研究對(duì)象，每個(gè)人有10幅圖像，挑選每個(gè)人的4幅圖像作為訓(xùn)練圖像。 人臉庫(kù)的選取本文選擇的是ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)。在該方法的使用中，訓(xùn)練樣本的數(shù)目和代表性對(duì)系統(tǒng)的性能有