基于半監(jiān)督降維的人臉識別.pdf

1、人臉識別是模式識別和機器視覺領域的一個熱點研究問題,是生物特征識別技術中的一個重要分支,在人機交互、安全認證等領域具有廣泛的應用。由于人臉結構的復雜性、人臉成像過程中易受各種干擾因素的影響,例如光照、年齡、表情、遮擋、姿態(tài)等,又使得人臉識別這一課題極具挑戰(zhàn)性。人臉識別技術經(jīng)過多年的研究與探索,已經(jīng)具備很多成熟的算法。在人臉識別系統(tǒng)中,其性能取決于對人臉圖像特征提取的有效性。由于人臉數(shù)據(jù)的維數(shù)一般都很高,容易導致“維數(shù)災難”問題。在現(xiàn)有的

2、人臉圖像降維算法中,基于半監(jiān)督降維的人臉識別算法是一種快速且有效的方法,但是半監(jiān)督降維算法在處理含有復雜光照條件下的人臉圖像數(shù)據(jù)時會存在一些問題。
　　針對上述存在的問題,本文主要研究人臉識別中的光照問題和人臉圖像數(shù)據(jù)維數(shù)過高的問題。重點分析了光照變化對人臉識別的影響,針對目前解決方法中的一些缺點,從提取光照不敏感特征方面對光照問題進行了研究。將提取到的光照不敏感特征利用半監(jiān)督降維算法進行特征提取。本文主要研究內容如下:
　

3、　(1)針對人臉識別中的復雜光照問題,將本文采用的基于全變分模型(TV)的光照處理算法與傳統(tǒng)圖像處理算法進行對比,發(fā)現(xiàn)本文采用的算法具有很好的邊緣保持能力,并能很好的減少光暈的產(chǎn)生提高人臉識別率。
　　(2)分析了當前主流的人臉圖像數(shù)據(jù)降維方法,將本文采用的基于成對約束的半監(jiān)督降維算法與其他降維算法相對比,發(fā)現(xiàn)本文采用的降維方法能夠取得更好的識別率。
　　(3)融合本文采用的圖像預處理方法和降維方法,提出了一種基于全變分模型