基于近鄰判別學習的人臉圖像親屬關系識別方法研究.pdf

1、人臉圖像傳達了許多重要的人類生理特征，如身份、性別、表情、年齡、種族等。在計算機視覺中，從面部圖像識別親屬關系是一個具有挑戰(zhàn)性的研究課題。本文利用傳統(tǒng)Fisher判別和典型相關分析的特征提取的方法，分別結合近鄰判別學習的方法應用于親屬關系識別。實驗證明，本文使用的兩種方法都能獲得較好的親屬關系識別的效果。本文的主要工作如下:
　　(1)使用歐氏距離度量數(shù)據(jù)樣本間的相似度，將高維的人臉數(shù)據(jù)向低維空間投影，使得具有親屬關系的數(shù)據(jù)樣本在

2、投影空間中的距離最小，不具有親屬關系的樣本在投影空間中的距離最大，在投影的過程中保留具有鑒別能力的信息。針對親屬關系識別課題中數(shù)據(jù)樣本的特點，構建親屬關系的類內和類間散度矩陣，同時考慮到數(shù)據(jù)集中不同組的人臉數(shù)據(jù)取自不同的家庭，組間信息差異大小不同，在投影過程中引入平衡參數(shù)更好的保持數(shù)據(jù)的局部結構和近鄰信息，然后用歐氏距離來度量圖像間的親屬關系。
　　(2)針對親屬關系特征提取數(shù)據(jù)集中成對出現(xiàn)的樣本，且樣本組內相似度小、組間差異性大