基于四元数的彩色人脸识别

【摘要】： 人脸识别作为生物识别技术的一种,提供了丰富的信息,并以其直接、方便、易接受等特点,成为模式识别领域一个非常活跃的研究方向。特征提取是人脸识别中一个非常重要的环节,影响着整个系统的性能,其中子空间分析是目前研究比较热的特征提取方法之一。本文从子空间分析中的最佳描述特征入手,针对提供更多信息的彩色人脸图像,深入研究了基于四元数的彩色人脸识别。主要内容和贡献如下: 1.针对利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)识别彩色图像时,不能较好地保持模式信息,特别是非线性模式的信息,导致分类结果不是很好等问题,提出了一种基于图论的信息保持投影(Information Preserving Projection,IPP)方法。该方法用邻接图描述彩色图像的差异信息,并借助邻接图给出度量彩色图像差异信息的差异离散度;在此基础上,通过最大化差异离散度准则寻找投影方向。最后结合四元数理论,实现了彩色人脸图像识别,实验结果证实了所提方法的有效性。 2.将上述方法推广到二维,实现了基于二维信息保持投影(two-Dimensional Information Preserving Projection,2DIPP)和四元数的彩色人脸识别。该方法借助二维特征提取技术,直接从彩色图像矩阵估计差异离散度,有效地保持了图像像素之间的空间结构信息,很好地减轻了小样本问题的影响,降低了计算复杂度。进而分析了2DIPP与2DPCA的关系。最后在AR彩色人脸库上的实验结果证实了所提方法的有效性和合理性。 3.针对二维特征提取技术不能较好地利用图像相邻行或者列之间的结构信息,导致冗余比较大等问题,提出了方向二维信息保持投影。该方法从彩色图像中提取出反映图像相邻行或者列的方向图,然后利用方向图计算彩色图像的离散度;在此基础上,结合四元数理论实现了彩色人脸识别,实验结果证实了所提方法的有效性。