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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
学位类型工学硕士
导师马颂德
1993-04-01
学位授予单位中国科学院自动化研究所
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业模式识别与智能系统
摘要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
馆藏号XWLW275
其他标识符275
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7062
专题毕业生_硕士学位论文
推荐引用方式
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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