本文關(guān)鍵詞：半監(jiān)督特征提取算法及其在人臉識別應(yīng)用中的研究

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【摘要】：人臉識別的應(yīng)用已經(jīng)不再局限于安防、身份驗證等領(lǐng)域,特別是近幾年興起的互聯(lián)網(wǎng)金融、智慧城市等都為人臉識別等生物特征識別技術(shù)提供了巨大的潛在市場。人臉自動識別系統(tǒng)主要包括兩大部分：檢測定位部分與特征提取部分。特征提取作為人臉識別系統(tǒng)中關(guān)鍵的一步,其抽取結(jié)果的好壞直接影響了后續(xù)的分類識別。特征提取的主要目的是降低樣本維數(shù),如何有效地從人臉圖像中抽取并描述個體特征,是人臉識別研究的關(guān)鍵問題之一。本文系統(tǒng)地介紹了目前具有代表性的人臉降維算法,包括經(jīng)典的線性降維方法如主成分分析(PCA)方法、線性判別分析(LDA),以及流形學(xué)習(xí)中的線性方法如局部保持投影(LPP)等。在分析了上述方法各自優(yōu)缺點并結(jié)合實際應(yīng)用情況引出半監(jiān)督降維方法,并以半監(jiān)督判別分析(SDA)為例詳述了算法思想及步驟。在此基礎(chǔ)上借鑒流形正則化提出一種正則化半監(jiān)督判別分析算法。該算法通過構(gòu)建所有樣本的近鄰圖來估計數(shù)據(jù)的局部與非局部幾何結(jié)構(gòu),然后將此作為正則項引入改進的LDA的準則函數(shù)中,最后最大化目標(biāo)函數(shù)來獲得一組有效的分類投影軸。為了方便測試算法,本文最后實現(xiàn)了基于MATLAB的人臉測試仿真系統(tǒng),并給出了相關(guān)系統(tǒng)設(shè)計、部分模塊的具體實現(xiàn)。本文的貢獻主要有：提出了一種正則化半監(jiān)督判別分析算法,該方法通過重構(gòu)類內(nèi)、類間散度矩陣,強調(diào)了具有較小類間距的類并對類間距較大的類賦予懲罰,避免了有較小類間距的類重疊；在構(gòu)造近鄰圖的過程中同時考慮了樣本的局部和非局部幾何結(jié)構(gòu),對分類產(chǎn)生了積極的影響,且由于添加了正則項在一定程度上解決了小樣本問題；該方法是半監(jiān)督性質(zhì)的,對比同類算法,在樣本標(biāo)簽較少的時候也表現(xiàn)出了很好的魯棒性。最后在ORL和YALE人臉數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果證明了該算法具有較好的識別效果。
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1140722