面向快速人臉識(shí)別的特征降維.pdf

1、在基于生物特征的身份鑒別中，人臉識(shí)別因其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域。人臉特征提取與表達(dá)作為人臉識(shí)別中最為關(guān)鍵的部分，多年來(lái)一直成為研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。一方面，不同的特征表達(dá)方法與維數(shù)大小直接影響人臉識(shí)別的識(shí)別率；通常在同樣的特征表達(dá)方式下，維數(shù)越高其識(shí)別率也將越高。另一方面，特征提取的維數(shù)大小將直接影響人臉識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，維數(shù)越高其識(shí)別時(shí)間會(huì)越長(zhǎng)，實(shí)時(shí)性會(huì)越低。
　　 本文在重點(diǎn)分析基于局部模式描述子的人臉特征表達(dá)與識(shí)別方法的

2、基礎(chǔ)上，探討了利用主成分分析法進(jìn)行特征降維的有效性，以滿足實(shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的需要。論文的主要工作和貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：
　　 （1）深入研究了基于主成分分析、局部二元模式和局部求導(dǎo)模式的人臉特征表達(dá)與識(shí)別方法，分析了它們各自的特點(diǎn)，評(píng)估了對(duì)應(yīng)幾種人臉識(shí)別方法的性能表現(xiàn)。比較基于主成分分析的全局模式描述子，基于局部模式描述子的人臉特征表達(dá)能夠更有效地表達(dá)人臉特征，因此能夠大大提高人臉識(shí)別的識(shí)別率；比較一階局部模式描述子，基

3、于高階局部模式描述子的人臉特征表達(dá)包含了更多的空間信息，從而能夠進(jìn)一步提升人臉識(shí)別的識(shí)別率。
　　 （2）考慮到主成分分析在特征降維方面的有效性，探討了一種結(jié)合局部模式描述子和主成分分析的人臉識(shí)別方法。通過(guò)引入主成分分析對(duì)采用局部模式描述子提取的人臉特征進(jìn)行降維，從而提高人臉識(shí)別的速度?；贔ERET 標(biāo)準(zhǔn)人臉庫(kù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在保持同樣識(shí)別率的條件下，結(jié)合采用主成分分析能夠有效減少人臉識(shí)別階段所需要的特征維數(shù)，降低了識(shí)別過(guò)程的