隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)身份鑒別方法正面臨安全性、防偽性等嚴(yán)峻考驗(yàn)。為確保個人信息的安全,人們把目光轉(zhuǎn)移到了具有良好鑒別力的生物識別技術(shù),其中人臉識別又以其方便、直接等特點(diǎn)而深受青睞。近年來,深度學(xué)習(xí)研究的深入使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為模式識別、圖像處理領(lǐng)域的主流方法。然而,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有一個明顯的缺陷,即網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的監(jiān)督數(shù)據(jù)作為支撐。而在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),獲取大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)大量資源,相比較而言,無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的獲取非常容易。為此,本論文在回顧圖像的預(yù)處理、人臉特征的提取、人臉聚類和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等原理的基礎(chǔ)上,將人臉聚類與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合提出了處理半監(jiān)督數(shù)據(jù)的人臉識別方法。本論文的主要內(nèi)容包括:1、借助于分段的Gamma變換提出改進(jìn)的人臉圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,該方法有效地改善了光照和圖片對比度對后續(xù)人臉檢測等工作的影響。2、通過人臉聚類處理半監(jiān)督數(shù)據(jù)。目前的聚類方法,例如常見的K-means聚類和層次聚類等均難以處理高維、非凸數(shù)據(jù)。為此,本文將采用基于圖論的Chinese Whispers（CW）聚類算法對人臉進(jìn)行聚類。本文首先引入方向梯度直方圖（FHOG）和支持向量... 

【文章來源】：云南大學(xué)云南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１：?ＯＲＬ人臉庫部分圖像??

?包含１５位志愿者共１６５幅圖片，其中每人１１幅圖片。每位志愿者的照片中均包??含明顯的光照、表情姿態(tài)和遮擋的變化。圖２－２展示了?Ｙａｌｅ人臉庫中的部分圖像。??ｉｔ?ｍ?＾?ｍ??Ｗ?Ｗ?Ｊ?Ｗ??作邏Ｉ?＠?＿??＿?＿?Ｂ?＿??＾ＳＫｒ?Ｈｋ?ｍｍ??圖２－２：?Ｙａｌｅ人臉庫部分圖像??２．?２圖像預(yù)處理??由于照片拍攝時受光照因素干擾，圖像亮度不均，易影響系統(tǒng)對人臉圖像的??捕捉定位及后續(xù)的特征提取，因此有必要對圖片的亮度、對比度進(jìn)行修正。??本文通過Ｇａｍｍａ矯正對圖片進(jìn)行亮度調(diào)整和光照補(bǔ)償，Ｇａｍｍａ矯正是指通??過對輸入圖像的灰度值進(jìn)行非線性操作，使輸出圖像的灰度值與初始值呈指數(shù)關(guān)??系，其中的指數(shù)即為Ｇａｍｍａ。??１。亭＝＜＾??其中，７＿，、分另機(jī)示和＾出＠灰？值

?表示圖像的灰度均值，》、ｗ分表代表圖像的長寬尺寸大小。??ｎＸｍ?／?ｊ??經(jīng)過此光照矯正后的效果和灰度直方圖如圖２－３所示。??ｒｑ?：：：］?Ｉ??９?〇〇１?■??Ｉ?＾?０．００?Ｌ．—＾?，?，?Ｉ—＞１???Ｊ??（ａ）?０?５０?１００?（ｂ）?１５０?２００?２５０??（ｃ）?０?５０?１００?（ｄ）?１５０?２００?２５０??ＩＨ?—??（ｅ）?Ｃ?５０?１００?（ｆ）?１５０?２００?２５０??■?Ｉ?ｊ??（ｇ）?０?５０?１００?（ｈ）?１５０?２００?２５０??（ａ）、（ｅ）為光照矯正前的圖像；（ｃ）、（ｇ）為光照矯正前的灰度直方圖??（ｂ）、（ｆ）為光照矯正后的圖像；（ｄ）、（ｈ）為光照矯正后的灰度直方圖??圖２－３：光照矯正效果??９??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2964681