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隐马尔可夫模型及在人脸识别算法中的应用
引用本文:李涛.隐马尔可夫模型及在人脸识别算法中的应用[J].达县师范高等专科学校学报,2005,15(2):51-54.
作者姓名:李涛
作者单位:达县师范高等专科学校计科系 四川达州635000
摘    要:介绍了隐马尔可夫模型(HMM)及其三大算法,并将其引入人脸识别的研究中,描述了一种基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法.一幅正面人脸图像的重要特征具有一定的顺序,它可以通过一维的HMM来建模,每个特征区域被指定为一个状态,通过K-L变换将降维以后的特征矢量作为观察矢量.和其他人脸识别的方法比较,隐马尔可夫模型更能为人脸检测和识别提供灵活的框架.

关 键 词:人脸识别  隐马尔可夫模型  K-L变换  forward-backward算法  Viterbi算法  Baum-wellch算法
文章编号:1008-4886(2005)02-0051-04
修稿时间:2004年11月29

Algorithm Study for Face Recognition Using Hidden Markov Models
LI Tao.Algorithm Study for Face Recognition Using Hidden Markov Models[J].Journal of Daxian Teachers College,2005,15(2):51-54.
Authors:LI Tao
Abstract:Introduction of the hidden Markov model( HMM) and its three algorithms, this paper combines it into a research for face recognition(FR), and describes a kind ofFR method according to HMM. The most significant facial features of a frontal face in a natural order, it may be modeled using a one-dimensional HMM by assigning each of these regions to a state, and the Karhunen Loeve(K-L) transform is used to extract a set of observation. Compared to the other methods for face recognition and detection, The HMM offers a more flexible framework for face recognition and detection.
Keywords:Face Recognition  Hidden Morkov Models  K-L tansform  forward-backward algorithm  Viterbi algorithm  Baum-wellch algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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