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《华南理工大学》 2011年
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RFID门禁系统中的代价敏感L-GEM人脸识别算法

吴东亮  
【摘要】:在信息高速发展的现代社会,门禁系统已经成为了人们生活中非常重要的一部分,越来越受到大家的重视。传统的门禁一般采用钥匙、感应卡、密码等认证方式。这些方法需要使用者主动提供认证方式,并且存在丢失钥匙,卡片或者密码被盗等安全隐患。为了减少这些隐患,本文使用RFID与人脸识别技术相结合的方法,通过设计这样一个系统可以提高门禁系统的通行速度,有效的增强门禁系统的安全性。 本文在RFID门禁应用场景下,提出了基于代价敏感的局部泛化误差模型人脸识别算法。论文的主要内容可概括如下: (1)首先分析了结合RFID与人脸识别的门禁系统的意义以及RFID技术、人脸识别技术和代价敏感学习的发展现状,介绍了人脸识别中常用的预处理技术、特征提取方法以及分类器方法,并对各种方法进行了比较分析。 (2)确定了本文所使用的方法。特征提取方面选择了结合小波变换与2DPCA的特征提取方法,分类器方面将基于局部泛化误差模型的径向基神经网络用于人脸分类。实验显示使用2DPCA的特征提取方法比PCA方法效果好。传统的神经网络学习过程是以训练样本的均方误差最小为目标。本文使用基于局部泛化误差模型的RBF神经网络,以训练样本的局部泛化误差值最小为目标,由于其考虑了神经网络的敏感度影响,具有更好的泛化能力。实验结果显示该分类方法与最近邻分类、基于反向传播算法的多层神经网络分类方法相比,其效果相对较好。 (3)以往的很多人脸识别研究都是基于以下假设:样本集中各个类别的样本数目基本平衡,并且对各种错误分类所引起的代价相同。但是实际应用中,这些假设通常是不成立的。针对人脸识别门禁系统中的各种错误识别所引起的代价各不相同这一情况,本文提出了基于代价敏感的局部泛化误差模型方法。基于代价敏感的局部泛化误差方法通过引入代价敏感因子来控制正例样本和反例样本的代价偏差,优化RBF神经网络的学习过程。实验显示,针对不同的应用需求,可以引入不同的代价敏感因子,选择使得总的样本错误识别代价最小的神经网络结构,从而得到预期的结果。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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