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人手红外热象识别问题子空间方法的研究
马继红
Subtype工学硕士
Thesis Advisor马颂德
1993-04-01
Degree Grantor中国科学院自动化研究所
Place of Conferral中国科学院自动化研究所
Degree Discipline模式识别与智能系统
Abstract模式识别由六十年代初发展到今天,它所研究的理论和方法已在很多科学 技术领域得到广泛重视,推动了人工智能的发展。尤其是计算机视觉的应用越来 越广。已有的工作大多数是在可见光波长范匿内取得视觉信息,进行图象理解、 分析、压缩、重建等。但是在某些特殊环境下,或执行特殊任务时,可见光视觉系 统就有一定局限性,如果在天气情况恶劣或在黑夜里进行工作,可见光系统有时 无能为力。因为红外视觉能够辨认发出或反射与背景不同的红外辐射的物体,弥 补可见光视觉的缺陷,所以红外视觉逐渐被重视、被研究. 在当今社会的政治、经济活动中,利用计算机进行人的身份鉴别,有很重大 实用意义。获取图象的方式大多是人手指纹图、人脸照片图象等等。计算机通过 对这些图象进行特征提取,与所存挡案比较,查找它所属于哪一个人的。这可以 概括为典型的模式识别系统。 设计模式分类器,特征选择和提取是十分关键的。图象识别中的一个主要 问题,就是缺乏一种导出基本的图象特征的一段方法。以往对直观性的几何特征 提取是根据模式而变化的。代数特征的提取。其目的就是企图建立一种统一的可 以适应各种问题的特征提取手段。在提取图象的代数特征时,可以利用现有的代 数理论,分析它们在模式识别中所关心的各种性质。 本文主要论述用模式识别方法对人手的红外热象进行识别,系统地研究了 利用K—L正交变换。把图象映射到低维的特征空间一一子空间的几种不同的 方法,并进行了一系列的实验。结果是比较好的。 本文首先采用了M.Turk和A.Pentland用于人脸识别的“特征人脸”的方 法,即基于样本的总体散布矩阵的子空间法.和E.奥亚提出的传统的子空间法 在对两种子空间法进行实验考察之后,发现这两种方法在时间和空间复杂度上 不能满足实时要求.本文针对它们的缺点,集两种方法的优点,对两种方法作了 一些修改,提出了简化的基于样本的类间散布矩阵的子空间法。实验结果是比较 好的,在目标图象的大小和姿态大体不变时识别率在85%以上,在不减少识别 率的情况下,识别每个样本的时间可以减少到32秒。本文对人手红外图象的识 别和验证提取图象的代数特征的有效性是有一定的贡献的。 下面是本文的几个主要结论: 1.红外图象有比一般可见光图象更独特的优势。人手的红外图象反映人手 的温度分布,这是人本身的内在的生物特征。本文利用人手的红外图象.提取其 代数特征.进行人的身份的识别。目的在
shelfnumXWLW275
Other Identifier275
Language中文
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7062
Collection毕业生_硕士学位论文
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GB/T 7714
马继红. 人手红外热象识别问题子空间方法的研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所,1993.
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