基于對稱性的人臉識別算法研究.pdf

1、生物特征所具有的獨特性、可接受性、安全性、唯一性和差異性等特性,使得它在個人身份認證和識別中與傳統(tǒng)技術(shù)相比具有先天的優(yōu)勢。人臉識別與其它人體生物特征識別技術(shù)相比,具有隱蔽性、非接觸性、主動性、快速直觀、準確可靠和性價比高等優(yōu)點,使得它在國家公共安全、民事、經(jīng)濟、家庭娛樂和電子商務(wù)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。近年來,人臉識別已成為信息科學領(lǐng)域和模式識別領(lǐng)域里一個備受關(guān)注的熱點,其相關(guān)技術(shù)的深度和廣度在不斷拓展。人臉識別技術(shù)和研究內(nèi)容涉及數(shù)字圖像

2、處理、計算機視覺、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、法律倫理和心理學等。
　　鏡像對稱性是人臉圖像中臉部輪廓和器官較為顯著的特征屬性,通過對人臉圖像進行鏡像變換處理,處理后的人臉圖像仍然可以被人們精確無誤識別,因此,也可以把鏡像圖像加入并作為人臉識別的訓練樣本,擴大人臉識別的樣本容量。事實上,通過鏡像變換得到鏡像圖像從而擴大人臉識別樣本容量,對于解決人臉識別本身所具有的高維空間小樣本問題,提供了一種新的、行之有效

3、的解決思路。因此,本文的主要工作圍繞基于對稱性的人臉識別算法研究展開。本文以基于對稱性的人臉識別算法研究為目的,在核主成分分析和直接線性鑒別分析算法的基礎(chǔ)上,引入鏡像對稱性和奇偶分解原理,提出了兩種新的人臉識別算法,并分別通過人臉數(shù)據(jù)庫驗證了兩種算法在不同環(huán)境和條件下的識別性能。論文主要的研究工作和貢獻概括如下:
　　1.提出了對稱核主成分分析的人臉識別算法。針對核主成分分析算法未考慮人臉較為明顯的對稱性特性,人臉識別訓練樣本不夠

4、充足,識別率有待進一步提高。為此,本文在核主成分分析算法的基礎(chǔ)上,引入鏡像對稱性特征,對人臉訓練樣本進行鏡像變換獲得奇對稱樣本和偶對稱樣本,并分別對奇對稱樣本和偶對稱樣本進行特征分量的提取,最后采用最近鄰距離分類器進行特征分類。通過ORL人臉數(shù)據(jù)庫實驗表明,該算法成倍擴大了人臉樣本容量,取得了比核主成分分析算法更好的識別性能。
　　2.提出了對稱直接線性鑒別分析的人臉識別算法。該算法在直接線性鑒別分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合人臉較為顯著的對