基于流形学习的人脸识别方法研究

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1、硕士学位论文抽检封面（2014~2015学年）题目：基于流形学习的人脸识别方法研究英文并列题目：FaceRecognitionAlgorithmsResearchBasedonManifoldLearning盲审论文编号：[由学位办填写]专业：计算机科学与技术计算机应用技术研究方向：江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二O一五年四月 摘要摘要当前，人脸识别是模式识别和人工智能领域中一项最为重要和活跃的研究课题。相较于其他生物特征，例如指纹、虹膜和声音等，人脸具有直接、安全、不可复制、方便、非接触等特点。正因为如此，人脸识别技术已成为众多生物识别技术中发展最快、潜力最大的技术之

2、一，并且被广泛应用于安检、刑侦、信息安全等多种领域。但是，人脸识别仍旧面临非常多的难题和挑战。一是人脸图像易受光照、表情、姿态、成像角度等外在因素的影响；二是高维的人脸数据制约着人脸识别的速度和精度。本文的研究是基于流形学习展开的，围绕人脸识别的特征提取、特征降维等关键性环节进行探讨，主要包括以下几个方面的内容：1、基于小波分解和流形学习的人脸姿态表情分析。众所周知，分散在高维空间中的人脸样本通常会产生比较复杂的计算难题。为攻克这一难关，在特征层次上应用粒计算的思想，提出基于小波分解的流形算法，对高维数据进行降维，从而达到降低计算复杂度的目的。研究高维人脸数据在此方法下的姿态和表

3、情分布变化规律，同时分析运行时间和经小波分解得到的低频子图像的能量损失情况。2、基于Gabor小波的特征降维方法研究。针对人脸图像识别容易受光照、表情等外部因素影响这一问题，该部分重点介绍了本文提出的两种改进方法：一是基于Gabor小波的有监督2DNPE的人脸识别方法；二是基于Gabor小波的有监督B2DLPP的人脸识别算法。这两个方法均是原始算法的有监督扩展，引入类成员之间的关系来提高算法的鉴别能力。此外，由于经过Gabor滤波得到的图像能够克服光照、尺度、姿态等因素产生的影响，因此在特征提取阶段采用Gabor小波对人脸图像进行特征提取，从而使得本文算法对这些变化因素具备更好的

4、鲁棒性。通过实验对比了本文方法与其他现有的人脸识别算法的分类性能，证明了本文方法具有更好的识别效果。3、双向二维近邻保持判别嵌入(B2DNPDE)算法研究。双向二维近邻保持嵌入(B2DNPE)算法是一种经典的二维流形学习算法，通过保持邻域内近邻点的重构权值不变，从行和列两个方向对高维数据进行维数压缩处理。然而，B2DNPE算法确是一种无监督的方法，因此本文提出一种名叫双向二维近邻保持判别嵌入(B2DNPDE)的新方法来提高B2DNPE算法的分类能力，充分考虑邻域内与邻域间的信息，应用Fisher准则的思想最小化类内散射矩阵和最大化类间散射矩阵来计算得到最佳的投影矩阵。同时在Yal

5、e、PICS和AR三个公开人脸库上得到的测试结果也论证了B2DNPDE方法的有效性。关键词：人脸识别；流形学习；有监督学习；Gabor小波；特征降维I AbstractAbstractAtpresent,facerecognitionisoneofthemostimportantandactiveresearchtopicsinthepatternrecognitionandartificialintelligencefields.Comparewithotherbiologicalfeatures,forexample,fingerprint,irisandvoice,face

6、hassomeadvantagessuchasdirect,security,impossibletocopy,convenienceandnon-contact.Becauseofthis,facerecognitiontechnologyhasbecomeoneofthefastestdevelopandthemostpotentialtechniquesinmanybiologicalrecognitiontechnologiesanditiswidelyusedinsecuritycheckcriminalinvestigation,informationsecurity

7、andotherfields.However,facerecognitionisstillfacingmanydifficultiesandchallenges.Firstly,faceimagesaresusceptibletotheexternalfactorssuchasillumination,expression,postureandimagingangle.Secondly,highdimensionalfacedatarestrictsthespeedandaccu