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《哈尔滨工程大学》 2009年
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特征提取方法研究及其在人脸识别中的应用

林玉娥  
【摘要】: 人脸识别是一项极具发展潜力的生物特征识别技术,在信息安全,公共安全,金融等领域具有广阔的应用前景。在人脸识别研究领域中,特征提取是解决该问题的一个关键技术。在过去几十年中,学者们提出了许多相关的特征提取方法,如线性鉴别分析、主成分分析和保局投影等线性特征提取方法,以及在支持向量机的基础上演变而来的基于核函数的非线性特征提取方法等等。因此,本论文以特征提取方法为研究目标,以人脸识别为应用背景,对线性特征提取方法和非线性特征提取方法进行了深入的研究,所提出的改进方法不但提高了计算效率和识别性能,而且能够有效地解决小样本问题。具体的研究内容包括: (1)不相关鉴别分析方法是一种有效的特征提取方法,但是将其应用到人脸识别中将遇到所谓的小样本问题,而且由于采用迭代求解方式,算法运算速度缓慢。基于图像矩阵模型的特征提取方法可有效地解决小样本问题,故此提出了一种基于图像矩阵模型的二维不相关鉴别矢量集方法,该方法由于采用了图像矩阵模型,避免了小样本问题,通过对类内散布矩阵的白化变换,可以非迭代的求得二维不相关鉴别矢量集,不但求解速度快且数值解稳定; (2)对基于图像向量模型的不相关鉴别分析方法进行了深入的研究,以不相关空间方法为理论基础,提出了一种改进的不相关空间方法,其思想是将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散布矩阵奇异;另外根据散布矩阵的对称性,引入了一种快速的矩阵分解方法,进一步提高了求解不相关鉴别矢量集的速度。该方法不但在理论上有效地解决了小样本问题,同时具有较快的计算速度; (3)基于核映射的方法是一种广泛使用的非线性方法。已有的实验结果表明:基于核映射的特征提取方法可有效提高原线性方法的识别性能。正交鉴别保局投影、鉴别通用矢量集和不相关空间方法是三种具有较好识别性能的特征提取方法,但它们都是线性方法,故此针对三种线性方法进行了研究,分别提出了其相应的非线性方法,即核正交鉴别保局投影、核鉴别通用矢量集和核不相关空间方法。三种核特征提取方法通过巧妙的变换,使其在实现过程中转化成样本的内积形式,然后用核函数替换内积计算即可完成非线性特征的提取,不但降低了算法的计算复杂性,同时也提高了原相应线性特征提取方法的识别性能; (4)针对核特征提取方法解决高维小样本问题存在的缺点,提出了一种基于压缩变换的核特征提取优化模型。该模型的求解思想是首先对高维的训练样本根据Fisher准则进行降维处理,然后再将降维后的训练样本按核特征提取方法进行非线性特征提取。优化后的方法在保证原方法的识别性能的同时,将有效地节省算法的计算量与存储开销,增强算法的实用性。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
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2 路翀;基于二维图像表示的人脸识别算法研究[D];大连理工大学;2012年
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【参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
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7 林玉娥;特征提取方法研究及其在人脸识别中的应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
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【同被引文献】
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1 王永茂;徐正光;赵珊;;基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法[J];电子与信息学报;2013年03期
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6 林玉娥;特征提取方法研究及其在人脸识别中的应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 冯海亮;流形学习算法在人脸识别中的应用研究[D];重庆大学;2008年
8 傅霞萍;水果内部品质可见/近红外光谱无损检测方法的实验研究[D];浙江大学;2008年
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10 王鹤;基于遗传神经网络的电子鼻系统研究[D];华中科技大学;2007年
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1 裴永鹏;基于LDA的人脸图像分析[D];西安电子科技大学;2012年
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【二级引证文献】
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5 甘航萍;基于流形学习的人脸图像识别算法改进研究[D];贵州大学;2017年
6 张珍;基于RVM和SVM相结合的人脸检测算法研究[D];中国矿业大学;2017年
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10 唐海烽;基于顾客价值的交通银行常州分行服务营销策略研究[D];安徽财经大学;2016年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
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3 黄先锋;韩传久;陈旭;周剑军;;运动目标的分割与特征提取[A];全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C];2008年
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10 白真龙;霍强;;在联机手写中文识别中一种针对8方向特征提取的改进算法[A];中文信息处理前沿进展——中国中文信息学会二十五周年学术会议论文集[C];2006年
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2 记者 贾玎玎;北京纺控主营业务收入增长11.39%[N];首都建设报;2015年
3 中国信息通信研究院泰尔终端实验室 曾晨曦 段虎才;深度学习框架的前世今生[N];人民邮电;2018年
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1 林玉娥;特征提取方法研究及其在人脸识别中的应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 苏雷曼 施查布(SOULEYMAN CHAIB);面向高分辨率图像场景分类的特征提取与选择研究[D];哈尔滨工业大学;2018年
3 温柳英;多模态数据特征提取的粒计算方法研究与应用[D];西南石油大学;2017年
4 李文娟;基于局部特征提取的人脸识别方法研究[D];天津大学;2017年
5 王振宇;面向人脸识别的特征提取技术应用研究[D];东南大学;2016年
6 马丽红;复杂背景下人脸的定位和特征提取[D];华南理工大学;1999年
7 谢平;故障诊断中信息熵特征提取及融合方法研究[D];燕山大学;2006年
8 张绍武;基于支持向量机的蛋白质分类研究[D];西北工业大学;2004年
9 李建生;图像元数据特征提取及其在检索中的应用[D];南京师范大学;2006年
10 刘靖;基于视觉特征提取和核判决分析方法的人脸识别[D];四川大学;2006年
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1 卢丽;基于安防视频的群体异常行为特征提取与识别技术研究[D];成都信息工程大学;2018年
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3 王伟冰;等效矩形带宽经验小波变换用于公共场所异常声音特征提取[D];重庆大学;2018年
4 鲍志强;基于视觉系统的手势动作识别[D];天津大学;2018年
5 邢幸芬;交易量和特征提取在证券市场短期预测中的作用研究[D];山东财经大学;2017年
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8 邹运奇;滚动轴承振动信号的特征提取方法研究[D];哈尔滨理工大学;2018年
9 张天文;滚动轴承故障特征提取与分类识别技术研究[D];哈尔滨工程大学;2018年
10 王宪淼;基于水下潜浮平台的被动探测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2018年
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