基于子空间的人脸识别方法的研究

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1、学校代码：学号：10165200810733大擎硕士学位论文②基于子空间的人脸识别方法的研究作者姓名：学科、专业：研究方向：导师姓名：庞毅计算数学模式识别闫德勤教授2011年04月]基于子空间的人脸识别方法研究㈣幽fflffffff

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3、f『ffffIf㈣Y18900”⋯9⋯6”“学位论文独创性声明本人承诺：所呈交的学位论文是本人在导师指导下所取得的研究成果。论文中除特别加以标注和致谢的地方外，不包含他人和其他机构已经撰写或发表过的研究成果，其他同志的研究成果对本人的启示和所提供的帮助，均已在论文中做了明确的声明并表示谢意。学位论文作者签名：叁塑学位论文版权的使用授权书本学位

4、论文作者完全了解辽宁师范大学有关保留、使用学位论文的规定，及学校有权保留并向国家有关部门或机构送交复印件或磁盘，允许论文被查阅和借阅。本文授权辽宁师范大学，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后使用本授权书。学位论文作者签名：凌垫指导教师签名：签名13期：2夕ff年卵够，日辽宁师范大学硕士学位论文摘要在现在众多的特征提取及人脸识别算法中，子空间分析算法因其计算简单、可分性好、有效等特征受到人们的广泛关注。其基本思想是根据一定的性能目标来寻找一种线性

5、或非线性的空间变换，把原始数据压缩到一个低维子空间中。本文主要围绕子空间特征提取方法及其在人脸识别中的应用展开，从传统子空间和张量子空间算法进行了一些研究，本文主要做了如下的研究工作：1．随着高维数据经常出现在科学界和产业界相关的领域，如计算机视觉、模式识别、生物信息以及航空航天等。当我们处理这些数据时，它们的高维属性往往会成为处理和应用这些数据的障碍，这表现在与之相关的计算复杂度较高并且结果并不是最优。降维是将数据由高维约减到低维的过程而用来揭示数据的本质低维结构。它作为克服“维数灾难"的途径在这些相关领域中扮演着重要的角色。在过去的几十年里，有大量的降维方法被不断地提出并被深入研究

6、。通过总结和比较目前流行的线性降维的方法，给出了未来传统的降维发展方向。2．核方法是新近发展起来的一种模式识别方法，它的理论基础来自于统计学习理论。统计学在解决模式识别问题中发挥了基础的作用，但是传统的统计学所取得的成果大多建立在渐近理论之上，即样本观测数量趋于无穷多的时候的统计性质。而基于核方法的数据降维是目前处理多维数据的一个重要步骤，也是机器学习中的一个重研究课题。详细的阐述了几种典型的非线性降维方法，并从算法的时间复杂度和优缺点两方面对这些算法进行了深入的分析和比较。最后提出了非线性数据降维中仍待解决的问题。3．图像实际上是以张量形式存在的，它自身所包含的信息不是向量可以完全替

7、代的。当Vasilescu和Terzopoulos提出张量人脸识别算法Tensorfaces时，真正将人脸识别图像的算法从传统的向量发展到张量，将奇异值分解在张量空间中扩展，把高阶张量表示的人脸图像按照不同维的方向分解为光线、表情、姿态等因素，使人脸识别更加准确和方便。对现有张量型学习算法进行总结：针对向量模式表示存在的问题，讨论了设计张量在人脸识别算法中存在必要性及其存在的意义。关键词：特征提取；线性投影；非线性投影；张量；人脸识别；子空间学习——————————————————————————————————————一基于子空间的人脸识别方法研究TheSurveyofDimensi

8、onalityReductioninTheFaceRecognitionAlgorithmAbstractNowmanyfeatureextractionandfacerecognitionalgorithms，subspaceanalysisalgorithmforitssimplecalculation，separabilitycharacteristicssuchasgoodandeffectivebypeople’Sextensiveconcem．．功ebasicideaisbasedoncertainperformancegoalstofindalinearornon—lin

9、earspacetransformation,theoriginaldatacompressiontoalow-dimensionalsubspace．Thispapermainlyaroundsubspacemethodoffeatureextractionanditsapplicationinfacerecognitionfromthetraditionalsubspaceunfolds，andzhangquantumspacealgori