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时间:2019-02-27
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1、万方数据分类号UDC密级学位论文基于MBC特征和、POEM特征的人脸识别研究作者姓名:李倩颖指导教师:张祥德教授东北大学理学院申请学位级别:硕士学科类别:理学学科专业名称:应用数学。论文提交日期:2014年6月论文答辩日期:2014年6月学位授予日期:2。14年7月答辩委员会席:盘了氐评阅人:静烁东北大学2014年6月万方数据AThesisinAppliedMathematicsFaceRecognitionAlgorithmBasedonMonogenicBinaryCodingandPatternsofOrientedEdgeMagnitude
2、sByLiQianyingSupervisor:ProfessorZhangXiangdeNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢=6‘思。学位论文作者签名:杏响掇日期:;口I毕.6.力8学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用
3、学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年口一年口一年半口学位论文作者签名:参俪缎签字日期:ooI仁.‘.堪两年吵导师签名:签字日期:弓脚心乃f够‘,澎万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于MBC特征和POEM特征的人脸识别研究摘要人脸识别作为一种生物特征识别方法相比于传统身份识别方式有明显优点,近年来受到了广泛的关注,成为应用数学、统计学习、模式识别、计算机视觉等领域的
4、研究热点。基于局部特征的人脸识别算法对表情、光照具有一定的鲁棒性,在一些大的数据库上(比如FEI也T)能够取得不错的结果。考虑到单一特征很难取得理想的效果,因此本文提出了一种基于局部统计特征——MBC特征和POEM特征融合的人脸识别算法,主要工作如下:1.本文采用了MBC和POEM两种人脸图像特征。首先介绍了MBC特征的相关知识,研究了信号的单演表示,进而得到人脸的单演表示。根据人脸单演表示的物理意义不同而采用不同的编码方式进行二进制化,同时增加了局部强度的编码。上述编码方式增加了特征的可区分性,从而提升了识别效果。2.POEM是一种新的人脸特征,
5、它是将LBP用于基于方向分配的人脸梯度图上,这样对光照有更好的鲁棒性。本文提出了POEM特征的加速计算方法,改进了振幅累加的过程,提高了特征计算速度。实验结果表明,本文提出的POEM特征的加速计算方法的计算速度是原始方法速度的50倍。3.针对提取出的MBC特征和POEM特征,采用赋权分段线性判别分析算法进行分类。首先利用分块PCA、LDA的方法降低特征维数和冗余信息,同时利用逻辑回归对分块进行赋权,利用权重计算最终人脸的相似度。用逻辑回归赋权后,在FERET四个子库上识别率均有提升。利用本文提出的基于MBC特征和POEM特征的入脸识别算法,我们在F
6、ERET的四个子库Dupl、Dup2、Fb、Fc上取得了93.77%,90.60%,99.58%,99.49%的识别率,在误识率为O.1%时取得了95.70%,92.31%,99.75%,100%的认证率。关键词:人脸识别;MBC特征;POEM特征;特征融合;逻辑回归一II.万方数据东北大学硕士学位论文AbstractFaceRecosDitionAlgorithmBasedonMonogenicBinaryCodingandAbstractFacerecognitionhasdrawnalotofanentioninrecentyearsandh
7、asbecometheresearchfocusofappliedmathematics,statisticallearningtheory,paRernrecognition,computervisionandotherareas,since嬲abiometricidentificationmethod,ithasadvantagesagainsttraditionalauthentieationmethods.Localfeaturebasedfacerecognitionisrobusttothechangesofexpressionandi
8、llumination.Itcouldachievestate·of-the-artresultsinlargedatab
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