發(fā)布時(shí)間：2018-03-23 15:48

  本文選題：畫(huà)像-照片識(shí)別　切入點(diǎn)：機(jī)器學(xué)習(xí)　出處：《西安電子科技大學(xué)》2010年博士論文

【摘要】： 人臉畫(huà)像-照片識(shí)別是指以所提供的畫(huà)像為示例在照片庫(kù)中進(jìn)行檢索,確定待識(shí)別人的身份信息,在刑偵破案、反恐追逃和動(dòng)漫設(shè)計(jì)中具有廣泛的應(yīng)用。在感興趣目標(biāo)照片缺失的情況下,該研究將為實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別提供有效的途徑。畫(huà)像是由畫(huà)家根據(jù)其主觀理解繪制而成,它利用線(xiàn)條的粗細(xì)、疏密來(lái)表達(dá)人臉的形狀和紋理信息,而照片是通過(guò)光學(xué)成像設(shè)備或其它傳感器獲得的客觀圖像,它記錄了圖像的灰度或顏色信息。不同的產(chǎn)生機(jī)理和信息表達(dá)方式使得兩者之間存在較大的形狀結(jié)構(gòu)及紋理灰度差異,即使同一個(gè)人的畫(huà)像和照片具有相似的幾何形狀,但也一定有相差甚遠(yuǎn)的紋理信息。這使得現(xiàn)有的人臉識(shí)別算法很難在畫(huà)像-照片識(shí)別中得以直接推廣和應(yīng)用。因此,以最低代價(jià)實(shí)現(xiàn)高性能的畫(huà)像-照片轉(zhuǎn)換成為本文研究的重點(diǎn);將其中一種媒體的表達(dá)模式轉(zhuǎn)化為另一種使其在同一特征模式空間實(shí)現(xiàn)相互識(shí)別,從而為跨媒體的信息檢索和模式識(shí)別探索新的途徑。 本文針對(duì)畫(huà)像-照片識(shí)別的基本問(wèn)題,探索畫(huà)像-照片不同信息表達(dá)模式之間的映射關(guān)系,在構(gòu)建該映射關(guān)系模型的基礎(chǔ)上提出畫(huà)像-照片合成方法,從而將畫(huà)像-照片識(shí)別轉(zhuǎn)變?yōu)橥荒Ｊ较碌娜四樧R(shí)別,為提高畫(huà)像-照片識(shí)別性能提供必要的前提條件。與此同時(shí),融合人臉圖像結(jié)構(gòu)和紋理信息,提出了用于轉(zhuǎn)換后特征空間的人臉識(shí)別方法。主要工作概括如下: 1.提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的偽照片合成方法。本文對(duì)現(xiàn)有的偽照片/偽畫(huà)像合成方法進(jìn)行了綜合分析和實(shí)驗(yàn),在此基礎(chǔ)上,提出了基于嵌入式隱馬爾可夫模型和分塊策略的偽照片合成方法。該方法利用嵌入式隱馬爾可夫模型對(duì)訓(xùn)練畫(huà)像-照片塊的映射關(guān)系建模,從而將畫(huà)像轉(zhuǎn)變到照片域表達(dá)模式下。通過(guò)理論分析和相關(guān)實(shí)驗(yàn),證明了該方法只需要較少的訓(xùn)練樣本就可以得到較精確的偽照片,克服了基于統(tǒng)計(jì)的方法無(wú)法用較少的訓(xùn)練樣本獲得偽照片的不足。 2.確定了人臉照片/畫(huà)像合成中的分塊縫合策略�，F(xiàn)有的基于局部策略的偽照片/偽畫(huà)像合成方法均通過(guò)平均化分塊重疊區(qū)域合并偽照片塊/偽畫(huà)像塊,導(dǎo)致生成的偽照片/偽畫(huà)像存在模糊和分塊效應(yīng)。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出利用圖像縫合思想將合成偽照片塊/偽畫(huà)像塊進(jìn)行拼接,該方法根據(jù)兩個(gè)分塊重疊區(qū)域中對(duì)應(yīng)像素的差異,在重疊區(qū)域上搜索最短路徑作為縫合線(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了基于分塊縫合策略的方法可以合成更高質(zhì)量的人臉偽照片/偽畫(huà)像,并給出了理論分析。 3.探索了合成圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法�，F(xiàn)有的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法主要針對(duì)噪聲和人為因素造成的圖像降質(zhì),鑒于合成偽照片和偽畫(huà)像必須與原始圖像具有相似的鑒別信息,我們闡述了一種新的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)測(cè)度,從圖像本身的質(zhì)量以及合成圖像與原始圖像的相似程度兩方面來(lái)評(píng)估合成偽照片/偽畫(huà)像的質(zhì)量。同時(shí),利用畫(huà)像-照片識(shí)別的性能分析了該圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)測(cè)度的有效性。 4.驗(yàn)證了本文所提出的畫(huà)像-照片合成方法可以有效提高畫(huà)像-照片識(shí)別率。畫(huà)像-照片被轉(zhuǎn)換到同一特征空間后,利用主成分分析、獨(dú)立成分分析、核主成分分析、保局投影、張量子空間分析和離線(xiàn)張量分析等無(wú)監(jiān)督子空間學(xué)習(xí)算法在畫(huà)像域和照片圖像域進(jìn)行人臉識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的畫(huà)像-照片合成方法可以有效地提高畫(huà)像-照片識(shí)別的正確率。 5.構(gòu)建了融合結(jié)構(gòu)和紋理信息的雙模人臉識(shí)別方法。本文主要研究的是不含有任何主觀因素的寫(xiě)實(shí)素描畫(huà),其中每個(gè)人的畫(huà)像和照片具有較為相似的形狀結(jié)構(gòu)信息和差異較大的紋理信息。通過(guò)兩種特征空間的相互轉(zhuǎn)換,在減弱其紋理信息差異的同時(shí),保持了形狀結(jié)構(gòu)信息相似性,故而本文提出了融合人臉圖像紋理和結(jié)構(gòu)模型的雙模人臉識(shí)別方法,通過(guò)在識(shí)別過(guò)程中加強(qiáng)結(jié)構(gòu)模型相似性的比重進(jìn)一步減弱紋理模型差異對(duì)正確鑒別人物身份的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該識(shí)別方法對(duì)于人臉圖像的光照、表情和尺度變化都具有較好的魯棒性,為后續(xù)實(shí)現(xiàn)多因素影響下的畫(huà)像-照片識(shí)別提供了有效的技術(shù)手段。同時(shí),提出了兩種度量結(jié)構(gòu)模型相似性的圖編輯距離算法,這兩種算法獨(dú)立于代價(jià)函數(shù)定義,具有執(zhí)行效率高、對(duì)圖像聚類(lèi)分類(lèi)準(zhǔn)確率高、通用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。 6.建立了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人臉照片-畫(huà)像數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)驗(yàn)測(cè)試平臺(tái)�，F(xiàn)有的照片-畫(huà)像庫(kù)中畫(huà)像的繪畫(huà)風(fēng)格單一,為了研究對(duì)不同繪畫(huà)風(fēng)格的畫(huà)像具有魯棒性的畫(huà)像-照片識(shí)別算法,并為后續(xù)研究提供用于檢驗(yàn)算法性能的通用數(shù)據(jù)庫(kù),我們從標(biāo)準(zhǔn)人臉庫(kù)中選取照片,邀請(qǐng)多位畫(huà)家創(chuàng)作了相應(yīng)的素描畫(huà),嘗試進(jìn)行素描畫(huà)畫(huà)像數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建。通過(guò)現(xiàn)有畫(huà)像-照片識(shí)別算法的檢驗(yàn),初步驗(yàn)證了繪制的素描畫(huà)是合格的。由于多位畫(huà)家繪畫(huà)風(fēng)格不同,對(duì)應(yīng)于同一幅照片的多幅畫(huà)像存在差異,從而為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法研究繪畫(huà)風(fēng)格對(duì)畫(huà)像-照片識(shí)別算法性能產(chǎn)生的影響奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
[Abstract]:浜鴻劯鐢誨儚-鐓х墖璇嗗埆鏄寚浠ユ墍鎻愪緵鐨勭敾鍍忎負(fù)紺轟緥鍦ㄧ収鐗囧簱涓繘琛屾绱，

本文編號(hào)：1654119