多源人脸图像的决策级融合识别研究

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1、上海交通大学工学硕士学位论文多源人脸图像的决策级融合识别研究摘要多源人脸图像的融合识别，就是对多种传感器提供的人脸图像进行融合处理，以得到更好的识别性能。这是一个很有前景的研究课题，它是图像融合领域与人脸识别领域的交汇点，既是对人脸识别技术的发展，也是对图像融合技术的应用、验证和提高。它既不会影响人脸识别的原有优势，又能在各种复杂背景情况下，融合多种传感器提供的有用信息，提高识别的精度和鲁棒性。但是，这一新的领域目前还只是刚刚起步，有许多问题急需解决。因此迫切需要开展广泛深入的基础理论和技术的研究工作。本文主要针对多源人脸图像在决策级的融合识别进行了深

2、入、系统的研究。本文的研究涉及到特征提取与选择、识别匹配度获取以及基于决策级的融合识别，主要工作如下：1.对人脸特征提取与选择算法作了一定的研究，分析比较了主成分分析、独立成分分析、线性判别分析和局部保留映射法，并针对局部保留映射法的不足，提出了基于不相关且正交的局部保留映射法。该算法能够在保留原始数据空间的局部信息的同时，使提取的特征满足统计不相关和正交性，从而具有最小的冗余，并有利于实现原始数据的重构，应用到人脸识别中，可以提高识别性能。VI上海交通大学工学硕士学位论文2.对识别匹配度获取方法进行了研究，提出了一种基于瑞利转换函数的识别匹配度获取算

3、法。采用距离分类器进行融合识别，需根据每种传感器的人脸图像获得识别子决策（识别匹配度）。该算法通过设计合适的转换函数将距离转换成识别匹配度，能更精确地刻画红外与可见光传感器的识别匹配度，有效地提高了系统的识别率。3.对决策级的多源人脸融合识别进行了研究，分析比较了几种代表性的决策级融合算法，提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的融合识别算法，主要解决了对子决策的有效决策融合问题。该算法综合考虑了客观证据和信任程度，将主客观之间的信息进行最佳的匹配，由此获得问题的最优解。4.基于现有的以及项目组提出的多传感器图像融合识别算法，开发了一套多

4、源人脸图像融合识别软件，为上海世博专项（I期）子课题“多源信息复合探测识别技术”进行技术演示和开发论证。关键词：多源图像融合，人脸识别，特征提取，识别匹配度，决策级融合VII上海交通大学工学硕士学位论文RESEARCHONMULTI-SOURCEIMAGEDECISIONFUSIONFORFACERECOGNITIONABSTRACTMulti-sourceimagefusionforfacerecognitionisthetechniquethatintegratescomplementaryandredundantinformationofface

5、imagesprovidedbymulti-sensorstoachievebetterrecognitionresult.Itisapromisingresearcharea,asanintersectionofimagefusionareaandfacerecognitionarea.Multi-sourceimagefusionforfacerecognition,whichisalsouser-friendlyandnon-intrusive,keepstheintrinsicadvantagesoffacerecognitionoveroth

6、erformsofidentification.Additionally,byfusinginformationfrommulti-sensors,itcanbeaccurateandrobustenoughtobeusedinuncontrolledorchallengingenvironments.However,therearestilllotsoftheoreticalandtechnicalproblemsneedtobesolvedinthisnewarea.Inthisdissertation,in-depthandcomprehensi

7、veresearchhasbeendoneonmulti-sourceimagefusionforfacerecognition,basedonthedecision-level.Theresearchincludesfeatureextractionoffaceimage,designofrecognitionmatchingscore,andfusionrecognitionondecision-level.Themainworkofthisdissertationaresummarizedasfollows:1.Featureextraction

8、offaceimagehasbeenstudiedinthisdissertation.Som