基于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的人臉識別研究.pdf

1、經(jīng)過近四十年的研究發(fā)展，人臉識別技術(shù)得到了長足的發(fā)展并投入到了商業(yè)應(yīng)用。但實(shí)踐表明人臉識別技術(shù)還遠(yuǎn)不夠成熟，特別是在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫條件下，存在識別率較低、識別時間較長等嚴(yán)重問題。 為此，本文主要對大規(guī)模數(shù)據(jù)庫下的人臉識別進(jìn)行研究，重點(diǎn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)庫下的人臉識別問題中識別率較低、識別時間較長兩個關(guān)鍵性問題進(jìn)行了研究，并提出了新的算法。本文的主要工作和創(chuàng)新如下： （1）對大規(guī)模數(shù)據(jù)庫下子空間分析系列算法的性能進(jìn)行了系統(tǒng)地研究。

2、在這一部分，本文首次對在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫下子空間分析系列算法的性能進(jìn)行了系統(tǒng)地研究。通過大量的實(shí)驗(yàn)，得出了幾點(diǎn)對今后子空間分析算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫上的性能研究具有參考意義的結(jié)論：在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的情況下，基于核的非線性子空間分析算法優(yōu)于線性子空間分析算法；在基于核的非線性子空間分析系列算法中，基于核的有監(jiān)督局部保持投影算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫上的性能最優(yōu)。 （2）在（1）的基礎(chǔ)上，提出了適合于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的人臉特征提取算法——有監(jiān)督多尺度核局

3、部保持投影算法。該算法首先對人臉圖像進(jìn)行Gabor變換，充分提取原始圖像的細(xì)節(jié)特征。然后采用雙向二維主分量分析（2D-2DPCA）進(jìn)行降維的同時考慮圖像的拓?fù)湫畔ⅲＷC后續(xù)操作能夠提取到可分性特征。最后在Gabor特征空間中采用基于核的有監(jiān)督局部保持投影算法提取人臉非線性局部流形結(jié)構(gòu)特征，同時利用樣本類別信息，獲取判別意義上的最優(yōu)人臉特征。實(shí)驗(yàn)證明了該算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫情況下具有較好的魯棒性。 （3）提出了基于動態(tài)聚類的大規(guī)模人

4、臉庫快速檢索算法。本文針對人臉識別技術(shù)的自身特點(diǎn)，提出了基于動態(tài)聚類的索引機(jī)制，最終提出了一種基于動態(tài)聚類的適合大規(guī)模人臉庫的快速檢索算法。該算法首先利用本文提出的有監(jiān)督多尺度核局部保持投影算法對人臉圖像庫進(jìn)行離線特征提取和降維，生成人臉特征庫，然后用改進(jìn)后的K均值聚類算法對人臉特征庫進(jìn)行離線動態(tài)聚類，生成圖像索引，同時提出一種新的搜索模型進(jìn)行檢索。實(shí)驗(yàn)證明該算法在保證較高的識別率的同時，極大地提高了大規(guī)模人臉庫的檢索效率。 （