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《南京理工大学》 2012年
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小波理论在人脸识别中的应用研究

曹雪  
【摘要】:基于生物特征的识别技术被认为是身份识别的一种最安全、可靠的方式,其主要利用人类特有的个体特征来证实个人身份。计算机人脸识别技术是生物特征识别技术中的杰出代表,它广泛地涉及到图像处理,信号处理和模式识别等多方面的学科知识。人脸识别研究困难较多,比如大量的人脸图像数据,高维向量特性、成像角度和不同光照条件等都对人脸识别提出挑战。实际的人脸识别系统不仅要从畸变、有噪声的图像中对目标做出识别,同时还要具有较高的识别率和较快的处理速度。因此,人脸识别技术是一项十分艰难的任务。 本文对人脸识别的理论和方法、小波理论在人脸识别中的应用、光照对人脸识别的影响以及光照不变量的提取方法等方面进行了深入细致的研究。提出了基于小波变换的统计不相关鉴别分析的人脸识别方法,应用小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别方法以及基于相邻小波系数的光照不变量的提取方法。更重要的是,本文首次提出对训练过程和测试过程采用双模型的处理方法,即训练过程利用基于相邻小波系数的光照不变量的提取方法来处理训练图像,而对于测试过程则仅仅修改小波低频系数来提取光照不变量,这大大降低了测试过程算法的时间复杂度而使其更易于应用在实际的人脸识别系统。 Fisher鉴别分析方法是特征提取中的一个重要方法,统计不相关的线性鉴别分析(ULDA)是非常著名的基于Fisher的鉴别分析方法。但是,它同一些基于Fisher的方法一样都面临一个问题:小样本问题。随着数码技术的发展与提高,采集图像的分辨率越来越高,得到图像的维数则更大。因此,解决小样本问题势在必行。在研究小波变换的基础上,利用二维小波变换对高维图像进行小波分解,利用得到的低频图像进行ULDA特征抽取。在解决小样本问题的同时,又抑制了人脸的表情变化和少许遮挡,提高了特征抽取的有效性。实验结果表明本算法可以大大降低时间复杂度。同时,在ORL库上的识别率可以达到97.5%。在NUST603库上的实验表明平均误识率只有1.4%。本文从理论和实验两个方面分析、证明了该方法在特征抽取和降维方面的优势。 光照可以显著地改变人脸特征,同姿势和表情相比,光照问题是机器视觉和人脸识别中面临的更大挑战。本文在研究小波去噪模型理论和图像经小波变换后小波系数的特性的基础上,提出应用小波变换和去噪模型的光照不变量提取算法,并将其应用于人脸识别。提取的光照不变量作为关键人脸特征用于人脸识别。该算法在对数域的光照人脸图像上,利用二维小波变换,得到低频系数和高频系数。将高频系数看作“噪声”,对高频系数利用收缩参数处理,保持低频系数不变,最后利用小波逆变换提取光照不变量。该算法由于引入了小波去噪模型,提取了最小均方差误差的光照不变量,同时使用收缩参数对高频系数做处理,增强了提取光照不变量的边缘特征。在YALE B和CMU PIE人脸库上的实验验证了本算法的高效性。 通过对小波系数与光照不变量之间关系的研究,本文发现相邻小波系数的相关性对光照不变量的提取具有重要影响。基于这一发现,本文提出了一种新的基于相邻小波系数的光照不变量的提取方法,该方法考虑到了较小邻域内高频小波系数之间的相关性,通过采用基于相邻小波系数的去噪模型处理高频系数,因此能更有效的去除“噪声”,保留更多的有用信息。对于低频系数不予修改,使得最终提取的光照不变量能够具有较好的边缘保持能力。同时,本文首次提出对训练过程和测试过程采用双模型的处理方法,即训练过程利用基于相邻小波系数的光照不变量的提取方法来处理训练图像,而对于测试过程则仅仅修改小波低频系数来提取光照不变量,这大大降低了测试过程算法的时间复杂度而使其更易于应用在实际的人脸识别系统。在Yale B和CMU PIE的人脸库上的实验表明该方法可以大大提高识别率,在将参数选择在最佳区间[0.9-1.2]内,对不同训练集和测试集测试,识别率都可以达到100%。最后,本文对基于相邻小波系数的光照不变量的提取方法的有效性进行了理论上的分析,并结合理论和实验结果对训练过程和测试过程采用双模型方法的有效性进行了讨论。
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 朱寅;吴敏;曹卫华;何勇;;基于小波分解与图像增强的高炉红外图像处理方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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3 张雷刚;张勇东;张冬明;;基于GPU并行加速的改进分块PCA人脸识别算法[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
4 甘俊英;张有为;;用于人脸图像识别的快速分层算法[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
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6 郭锋;刘丽丽;吕凝;;基于LLE和SVM的人像识别方法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
7 顾群英;李文元;;基于PCA人脸识别的移动电话身份验证方法探讨[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(下册)[C];2008年
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9 李丹;郭小华;刘正熙;;基于DSP的自动人脸识别门禁系统设计与实现[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
10 曹春红;张斌;丛飚;;基于模糊支持向量机方法的人脸识别技术的研究[A];第18届全国多媒体学术会议(NCMT2009)、第5届全国人机交互学术会议(CHCI2009)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2009)论文集[C];2009年
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1 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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5 林裕旭;基于扫描数据的三维人脸表情合成[D];浙江大学;2010年
6 郭志强;基于子空间分析的人脸识别算法研究[D];武汉理工大学;2010年
7 陈国志;电力谐波和间谐波参数估计算法研究[D];浙江大学;2010年
8 王丹;多维多分辨仿生识别方法研究[D];吉林大学;2011年
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10 王兴家;基于4D-CT数据的心脏重构方法研究[D];中国科学技术大学;2011年
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1 苏永敏;线性流形上几类矩阵方程的最小二乘解及最佳逼近解[D];河南理工大学;2010年
2 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
3 王亚东;基于二代身份证图象的人脸检测与识别研究与设计[D];山东科技大学;2010年
4 吴敏;基于AdaBoost和独立分量分析的人脸检测与识别算法的研究[D];郑州大学;2010年
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10 苑岩岩;基于肤色信息的人脸检测与跟踪算法研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
【同被引文献】
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1 李苗在;谷海红;;人脸识别研究综述[J];电脑知识与技术;2011年24期
2 廖海斌;陈庆虎;鄢煜尘;;基于因子分析的实用人脸识别研究[J];电子与信息学报;2011年07期
3 王宪;慕鑫;张彦;张方生;宋书林;平雪良;刘浩;;基于曲波域与核主成分分析的人脸识别[J];光电工程;2011年10期
4 王新楼;;小波去噪方法分析与Matlab仿真[J];工业控制计算机;2008年06期
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7 彭义刚;谢旭东;徐文立;戴琼海;;基于小波变换的人脸识别方法综述[J];测控技术;2009年05期
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1 张楠;低秩鉴别分析与回归分类方法研究[D];南京理工大学;2012年
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1 贾西贝;基于曲波变换的人脸识别算法研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
【二级参考文献】
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2 朱长仁;复杂背景下的多姿态人脸识别技术研究[D];国防科学技术大学;2001年
3 杨健;线性投影分析的理论与算法及其在特征抽取中的应用研究[D];南京理工大学;2002年
4 宋加涛;基于二值边缘图像的眼睛定位和人脸识别[D];浙江大学;2004年
5 周德龙;人脸识别技术研究[D];西北工业大学;2000年
6 山世光;人脸识别中若干关键问题的研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2004年
7 廖频;基于统一概率模型的人脸识别技术[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2003年
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4 杜松沛;;基于积分不变量的三维模型编辑传播[A];第18届全国多媒体学术会议(NCMT2009)、第5届全国人机交互学术会议(CHCI2009)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2009)论文集[C];2009年
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6 李然;武昊;朱秀丽;;基于不变量特征的影像三维建模[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年
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1 金英姬;代数不变量的早期历史研究[D];西北大学;2013年
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10 姚玉华;生物序列相似性分析的图形表示及其不变量方法[D];大连理工大学;2006年
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1 陈才;一元多项式不等式似然不变量检测方法研究[D];南华大学;2010年
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3 胡国庆;逻辑表达式型似然不变量的分析与检测[D];南华大学;2008年
4 王美华;不变量理论在模式识别中的应用[D];燕山大学;2004年
5 刘杰;基于关系数据理论的函数型程序似然不变量动态检测方法[D];南华大学;2008年
6 刘倩;一些连续/离散正交矩及其不变量的研究[D];华东理工大学;2013年
7 黄伟;基于面积不变量的生物序列相似性分析[D];大连理工大学;2008年
8 张淼;基于矩不变量的印鉴鉴别技术的研究[D];西安电子科技大学;2005年
9 刘晓会;LTS中的弱不变量与限制乘积[D];首都师范大学;2007年
10 黄彩霞;基于GEP的指数函数型程序不变量发现方法研究[D];南华大学;2012年
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