基于子空間分析特征提取的人臉識(shí)別研究.pdf

1、基于子空間分析特征提取的人臉識(shí)別研究重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文（學(xué)術(shù)學(xué)位）學(xué)生姓名：馬家軍指導(dǎo)教師：龔劬教授專業(yè)：計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)科門類：理學(xué)重慶大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院二O一四年四月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要近年來(lái)人臉識(shí)別已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息技術(shù)領(lǐng)域中最富挑戰(zhàn)性的研究課題，有著極為重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。人臉與人體所包含的其他特征一樣，都是固有的，后天不易發(fā)生改變的。人臉識(shí)別流程基本涉及四個(gè)程序段：對(duì)人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)和收集、對(duì)取得的人臉圖像

2、進(jìn)行必要的預(yù)處理、提取人臉圖像中益于分類計(jì)算的特征、對(duì)相應(yīng)的特征實(shí)施判別分類。其中，特征提取在人臉識(shí)別中作為近幾年獨(dú)立研究的模塊，是模式識(shí)別中的關(guān)鍵點(diǎn)，直接影響了識(shí)別效果的好壞。本文主要針對(duì)特征提取算法進(jìn)行研究，并進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)。具體的工作可歸納如下：⑴介紹了人臉識(shí)別技術(shù)的概念和基本流程，綜述了人臉識(shí)別的背景和現(xiàn)實(shí)意義，簡(jiǎn)介了基于子空間分析、流形學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別技術(shù)和人臉識(shí)別領(lǐng)域的研究動(dòng)向和進(jìn)展。⑵第二章重點(diǎn)闡述了主成分分析法，對(duì)一維

3、主成分分析的理論KL變換做了具體的介紹，從理論出發(fā)分析了主成分分析的原理對(duì)最小相關(guān)性二維主成分分析做了詳細(xì)的推導(dǎo)，得出以下結(jié)論：一維算法首先將人臉圖像拉伸為一維向量，破壞了圖像原有的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，影響了識(shí)別率。而對(duì)應(yīng)的二維算法直接作用于二維人臉矩陣，能夠較好的保持圖像原有的結(jié)構(gòu)，但是特征分量是統(tǒng)計(jì)相關(guān)的。因此引進(jìn)了最小相關(guān)性分析。⑶線性判別分析的主要目的是，尋找具有最佳鑒別性的特征向量。第三章介紹了線性判別分析的理論和發(fā)展歷程。相對(duì)于第二章

4、中的主成分分析，線性判別分析提取的特征在分類意義下是最優(yōu)的。傳統(tǒng)的一維線性判別分析在人臉識(shí)別過(guò)程中通常會(huì)遭受奇異值問(wèn)題的干擾。為此，引入了二維線性判別分析算法，有效地避免了一維算法中可能出現(xiàn)的奇異問(wèn)題。⑷文章對(duì)已有的局部保持投影算法進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)局部保持投影法沒有考慮數(shù)據(jù)的全局信息，并且提取的判別特征分量間是統(tǒng)計(jì)相關(guān)的。因此，提出了改進(jìn)的二維局部保持投影算法:在大間距準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上，引入最小相關(guān)性分析。最后分別在三個(gè)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)算法進(jìn)行