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典型图像变换 刘伟锋，宋华军 中国石油大学 (华东)信控学院 2 1 霍特林变换 在图像处理中的应用 训 练 特 征 预处理 学习 模 型 抽取/选择 训 练 分 类 测 试 预处理 特征测量 分类 模 型 中国石油大学(华东)信控学院 3 中国石油大学(华东)信控学院 4 人脸数据库 1. FERET人脸数据库 由FERET项目创建,包含14,051张多姿态,光照的灰度人脸图像,是人脸识别领域应 用最广泛人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变 化比较单一. 2. MIT人脸数据库[4] 由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小 的面部图像. 3. Yale人脸数据库[5] 由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表 情和姿态变化. 4. Yale人脸数据库B[6] 包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是 在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人 数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制. 5. PIE人脸数据库[7] 由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面 部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐 渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合. 6. ORL人脸数据库[8] 由剑桥大学ATT实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了 姿态, 表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用, 但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价 值已经不大. 中国石油大学(华东)信控学院 5 1 霍特林变换 是基于图像的统计特性的变换，可直接用 于对数字图像进行变换，亦称为特征值变换， 主分量变换或离散KL变换。 基本思想： 把输入图象看作一组随机矢 量 求取特征矢量进行变换 解除图象数据相关 中国石油大学(华东)信控学院 6 1 霍特林变换 变换要点和特点  基于图象统计特性  变换系数不固定（没有基本函数）  把输入图象看作一组随机矢量  求取协方差矩阵的特征矢量进行变换  解除原始图象数据间的相关 在人脸识别等方面得