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1、生物特征所具有的獨(dú)特性、可接受性、安全性、唯一性和差異性等特性,使得它在個(gè)人身份認(rèn)證和識(shí)別中與傳統(tǒng)技術(shù)相比具有先天的優(yōu)勢(shì)。人臉識(shí)別與其它人體生物特征識(shí)別技術(shù)相比,具有隱蔽性、非接觸性、主動(dòng)性、快速直觀、準(zhǔn)確可靠和性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn),使得它在國(guó)家公共安全、民事、經(jīng)濟(jì)、家庭娛樂(lè)和電子商務(wù)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。近年來(lái),人臉識(shí)別已成為信息科學(xué)領(lǐng)域和模式識(shí)別領(lǐng)域里一個(gè)備受關(guān)注的熱點(diǎn),其相關(guān)技術(shù)的深度和廣度在不斷拓展。人臉識(shí)別技術(shù)和研究?jī)?nèi)容涉及數(shù)字圖像
2、處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)、法律倫理和心理學(xué)等。
鏡像對(duì)稱(chēng)性是人臉圖像中臉部輪廓和器官較為顯著的特征屬性,通過(guò)對(duì)人臉圖像進(jìn)行鏡像變換處理,處理后的人臉圖像仍然可以被人們精確無(wú)誤識(shí)別,因此,也可以把鏡像圖像加入并作為人臉識(shí)別的訓(xùn)練樣本,擴(kuò)大人臉識(shí)別的樣本容量。事實(shí)上,通過(guò)鏡像變換得到鏡像圖像從而擴(kuò)大人臉識(shí)別樣本容量,對(duì)于解決人臉識(shí)別本身所具有的高維空間小樣本問(wèn)題,提供了一種新的、行之有效
3、的解決思路。因此,本文的主要工作圍繞基于對(duì)稱(chēng)性的人臉識(shí)別算法研究展開(kāi)。本文以基于對(duì)稱(chēng)性的人臉識(shí)別算法研究為目的,在核主成分分析和直接線性鑒別分析算法的基礎(chǔ)上,引入鏡像對(duì)稱(chēng)性和奇偶分解原理,提出了兩種新的人臉識(shí)別算法,并分別通過(guò)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證了兩種算法在不同環(huán)境和條件下的識(shí)別性能。論文主要的研究工作和貢獻(xiàn)概括如下:
1.提出了對(duì)稱(chēng)核主成分分析的人臉識(shí)別算法。針對(duì)核主成分分析算法未考慮人臉較為明顯的對(duì)稱(chēng)性特性,人臉識(shí)別訓(xùn)練樣本不夠
4、充足,識(shí)別率有待進(jìn)一步提高。為此,本文在核主成分分析算法的基礎(chǔ)上,引入鏡像對(duì)稱(chēng)性特征,對(duì)人臉訓(xùn)練樣本進(jìn)行鏡像變換獲得奇對(duì)稱(chēng)樣本和偶對(duì)稱(chēng)樣本,并分別對(duì)奇對(duì)稱(chēng)樣本和偶對(duì)稱(chēng)樣本進(jìn)行特征分量的提取,最后采用最近鄰距離分類(lèi)器進(jìn)行特征分類(lèi)。通過(guò)ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)驗(yàn)表明,該算法成倍擴(kuò)大了人臉樣本容量,取得了比核主成分分析算法更好的識(shí)別性能。
2.提出了對(duì)稱(chēng)直接線性鑒別分析的人臉識(shí)別算法。該算法在直接線性鑒別分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合人臉較為顯著的對(duì)
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