特征提取算法研究及其在人脸识别中的应用

该研究重点对基于模糊集的特征抽取方法进行了研究，对核空间的模糊最大散度差特征抽取方法进行了研究，提出了基于核的模糊最大散度差特征抽取方法。通过实验证明了改进的方法具有较好的识别效果。

在基于图像矩阵的特征抽取方法方面，结合模糊集的优点和对角线性鉴别分析算法的优点，对基于模糊集的对角线性鉴别特征抽取方法进行了研究，提出了基于模糊集的对角线性鉴别特征抽取方法。

结合了模糊集的优点和最大散度差算法的优点，在基于图像矩阵的特征抽取方法方面，对基于图像矩阵的模糊最大散度差特征抽取方法进行了研究，提出了基于模糊集的二维最大散度差的特征抽取方法（F2DMSD）。

该研究重点对基于模糊集的特征抽取方法进行了研究，对核空间的模糊最大散度差特征抽取方法进行了研究，提出了基于核的模糊最大散度差特征抽取方法。通过实验证明了改进的方法具有较好的识别效果。在基于图像矩阵的特征抽取方法方面，结合模糊集的优点和对角线性鉴别分析算法的优点，对基于模糊集的对角线性鉴别特征抽取方法进行了研究，提出了基于模糊集的对角线性鉴别特征抽取方法。结合了模糊集的优点和最大散度差算法的优点，在基于图像矩阵的特征抽取方法方面，对基于图像矩阵的模糊最大散度差特征抽取方法进行了研究，提出了基于模糊集的二维最大散度差的特征抽取方法(F2DMSD)。