大规模人脸库中快速识别算法的研究

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文大规模人脸库中快速识别算法的研究作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：郭丽张祥德教授东北大学理学院硕士学科类别：理学应用数学2014年6月论文答辩日期：2014年7月答辩委员会主席：东北大学2014年6月60，●、郫诫M螽加复万方数据AThesisinAppKedMathematicsResearchofFastFaceRecognitionAlgorithmsinLargeScaleDatabaseByGuoLiSuperV

2、isor：Prof’essorZhangXiangdeNortheasternUniVersi姆June2014万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，不包含其他人己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己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：豸弓丽日期：如I毕．6．力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、使用学

3、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：半年口一年口一年逝∥／两年口学位论文作者签名：焉’诵签字日期：如f叩．6．扭万方数据东北大学硕士学位论文摘要大规模人脸库中快速识别算法的研究摘要人脸识别作为一种最易普及的生物特征识别技术，拥有广阔的应用前景，近年来顺应社会需求，成为模式识别、计算机视觉与应用数学等领域的研究热点。虽然人脸识

4、别技术已经在现实生活中有所应用，但依然存在很大的发展空间，尤其是大规模数据库中的人脸识别，目前面临着存储空间大，比对效率低两大问题。本文针对这些问题，提出了一种层级LBP特征和局部敏感哈希方法相结合的大规模人脸识别算法，主要工作如下：第一，在传统的LBP基础上，提出了一种基于弹性图的分块层级LBP特征，该特征属于局部特征，仅在人脸五大关键点的局部区域进行，具有很好的分类能力。第二，使用PCA+LDA方法对层级LBP特征进行分块训练，获得投影矩阵。利用该矩阵对特征进行降维，该方法在减小特征存储量的同时能够

5、去除冗余信息，提高识别率。降维后所得特征作为人脸的识别特征。第三，利用基于DCT变换的局部敏感哈希算法，将人脸库中的样本进行哈希映射，并根据映射集为人脸样本建立反向索引。该算法在识别阶段的比对方法不同于传统方法的线性比对，大大地提高了识别速度。第四，提出了一种重排序算法，对哈希算法所得识别结果选取小范围样本进行重排序，以此来迸一步提高识别率。本文在东北大学应用数学研究室自建的人脸库上进行了实验，识别率在RaIll(1、Rankl0、RaIlk30时分别为：83．48％、94．25％、95．87％，平均时

6、间为0．15s。实验表明，与传统的方法相比，本文的特征存储量小，识别率较高，比对速度是传统方法的3倍以上，且比对时间不会随着人脸库的增大而线性增加，更具有实际应用性。关键词：人脸识别；LBP特征；离散余弦变换；局部敏感哈希一II—万方数据东北大学硕士学位论文Abs￡factResearchofFastFaceRecognitionAlgorithIIlsinLargeScaleDatabaseAbstractAsthemoStpopularbiom“cidentificationtecllnology，

7、facerecognitionhasbroadapplicationscenarios．Inrecentyears，confo姗ingtot11erequirementsofsocie吼facerecognitionhasbecomeatopicofresearchinpattemrecognition，computerVisionandappliedmathematics．Anhoughthefacerecognitiontechnologyhasbeen印pliedinourreaIlife，the

8、reisstinalotofroomto铲ow’especiallyfIacerecognitioninla玛e-scaIedatabase，whichisfacedwith铆odi衔culties．Ononehafld，weneedmuchmorespacetostoref．acefeatures，ontheotherhalld，wemaySpendmorctime．Tbs01Vetlleseproblems，wepmposeanewme