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《南昌航空大学》 2015年
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人脸识别中特征提取算法的研究及应用

黄燕琪  
【摘要】:近些年随着人脸识别技术在计算机视觉、人工智能方面的广泛应用,这就使得该项技术在现实生活中拥有重要的应用价值和现实意义。如门禁系统、公共安全等。同时人脸识别技术作为生物特征识别领域中最直接、友好的交互方式,也使得它成为了计算机模式识别领域研究的活跃话题。最为经典且其理论已经达到很成熟的人脸识别算法分别是Person K和Fisher R A提出的主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)。并且,到目今为止,很多的新兴方法都是以它们为基准而提出来的。本文在前人的基础上,以最早出现的且理论成熟的人脸特征提取算法PCA和LDA为基准,主要进行了以下几项工作:文章首先介绍了人脸识别技术的发展历史及其应用领域,给出了国内外的研究现状,同时对人脸识别技术经常用到的人脸数据库做了简要的阐述,并且分析了影响人脸识别效率的主要技术难点。其次给出PCA和LDA算法的具体流程及其应用于人脸识别系统的工作原理。同时还给出了这两种方法对于高维数据降维的示例分析。分析了结合PCA和LDA两种方法优势的算法PCA+LDA具体流程。然而,这三类方法均属于线性特征提取方法,无法表征人脸图像的高维非线性结构信息。第三和第四章作为本文的核心内容,在第三章分析了KPCA算法,它是由Schoholkopf等人在支持向量机中通过核函数实现非线性变化的影响,将其与PCA方法结合所提出来的,弥补了线性特征提取方法中的不足。并给出基于KPCA方法的改进方法用于提取人脸的非线性结构信息。同时,给出流形学习算法LLE和基于LDA的改进算法原理。在ORL人脸库上进行相关实验,分析各自方法的优缺点。然而,PCA方法只能提取样本的全局信息,并未考虑到样本之间的鉴别信息,结合PCA和Fisher鉴别分析的方法,同时考虑到样本的全局信息和鉴别信息,识别率得到提升,但对人脸图像的非线性结构信息不能形成有效映射。而几种流形算法就其本质而言,他们都是种线性的特征提取方法。针对人脸高维分布的非线性特性,本文提出一种新的基于核主成分分析和最小距离鉴别投影的人脸识别方法。该方法首先基于核主成分分析提取人脸的几何特征,获取相应的投影矩阵以达到样本的降维效果,降维后的子空间内包含了样本的非线性信息,最后在降维后的子空间内实施最小距离鉴别,得到的投影矩阵不仅包含样本之间的鉴别信息同时包括样本之间的近邻关系。最后,为验证该方法的有效性,分别在英国剑桥大学的ORL、美国军方的FERET人脸库和YALE人脸库中进行相关实验。
【学位授予单位】:南昌航空大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41

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