基于子空間的多姿態(tài)人臉識別方法研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)是利用計算機分析人臉圖像，進而從中提取出能有效表征人臉圖像的識別信息，用來辨別人的身份，以達到監(jiān)督、管理和控制目標(biāo)的一種技術(shù)，屬于生物鑒別技術(shù)的一種，是當(dāng)前模式識別和圖像處理領(lǐng)域的研究熱點。與其它生物特征識別相比，人臉識別具有主動性、非侵犯性和用戶友好性等優(yōu)點而受到研究者的關(guān)注，可以廣泛應(yīng)用于商業(yè)、司法和公用事業(yè)等領(lǐng)域。因此，深入研究該技術(shù)具有重要意義。
　　 人臉識別技術(shù)常遇到樣本維數(shù)高、類別數(shù)大、訓(xùn)練樣本少，以及

2、姿態(tài)、光照、表情的影響等問題。而在特征提取的眾多方法中，子空間方法具有計算代價小、描述能力強、可分性好等特點，現(xiàn)已成為人臉識別的主流方法。本文針對測試樣本的姿態(tài)變化對人臉識別的影響，以及只能獲取少量訓(xùn)練樣本的情況，重點以子空間的特征提取方法為手段，對多姿態(tài)人臉識別進行了研究。主要的研究工作如下：
　　 ①針對在實際應(yīng)用中，人臉識別系統(tǒng)受測試人臉圖像姿態(tài)變化的影響，而識別精度降低這一難點，本文研究了基于正弦變換(Sine Tran

3、sform，ST)的改進型姿態(tài)校正人臉識別策略。該方法是在傳統(tǒng)的人臉識別系統(tǒng)中加入姿態(tài)校正這一前端處理，將多姿態(tài)樣本校正為正面人臉圖像。該方法可以保留人臉圖像的紋理信息，實現(xiàn)快速的人臉姿態(tài)校正，并且計算代價小，易實現(xiàn)。這在只有少量正面訓(xùn)練樣本的情況下，利用主流算法也能保證其系統(tǒng)的魯棒性。與傳統(tǒng)的人臉識別系統(tǒng)相比，在受到姿態(tài)變化的干擾時，增加姿態(tài)校正模塊并不會增加系統(tǒng)負(fù)荷，同時能夠提高識別精度。
　　 ②在有些場合每個人只能提供一

4、個正面訓(xùn)練樣本，但是現(xiàn)有的人臉識別算法識別率的高低大多與每個人的訓(xùn)練樣本數(shù)正相關(guān)。本文利用多項式變換和正弦變換的方法增加虛擬樣本，通過增加訓(xùn)練樣本提高識別率。在增加虛擬樣本后，解決了類內(nèi)散布矩陣為零的問題，使得基于線性判別準(zhǔn)則的各種方法對單訓(xùn)練樣本的人臉識別問題也可以使用。
　　 ③將基于子空間的特征提取方法與不同條件下的多姿態(tài)人臉識別策略相結(jié)合，驗證了幾種子空間算法在姿態(tài)校正人臉識別策略下的識別率，與使用姿態(tài)校正之前的識別結(jié)果