单样本条件下的人脸识别算法研究

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1、苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。论文作者签名：—毕日期：盥苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定，即：学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学

2、有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所(含万方数据电子出版社)、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文，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。涉密论文口本学位论文属在——年一月解密后适用本规定。非涉密论文∥论文作者签名：导师签名：日期：狸垒：篁：签单样奉条件下的人脸识别算法研究中文摘要单样本条件下的人脸识别算法研究中文摘要人脸识别作为生物特征识别的一个重要分支，近年来受到广大研究者的关注

3、，取得了较快的发展。在一些实际应用中，每人只能获得一张图片作为训练样本，但大多数人脸识别方法在单个训练样本条件下识别性能急剧下降。本文针对单样本条件下人脸识别性能不够理想的问题，对单样本人脸识别进行了研究，主要内容如下：1．介绍了人脸识别的研究背景及国内外研究现状。对现有的单样本人脸识别算法进行总结，分析其优缺点。2．提出了结合多种样本扩充方法和改进的二维主成分分析(2DPCA)的人脸识别算法。用多种样本扩充方法来生成虚拟样本，以充分利用单一样本所提供的信息。采用改进的2DPCA方法对生成的虚拟样本进行特征提取，对训练样本进行分块

4、，并用类内平均值规范后的分块来构造总体散布矩阵。所提出的方法在识别性能方面优于普通的2DPCA方法，优于单一的样本扩充方法。3．当人脸库中只有一幅训练样本时，人脸识别效果不够理想，特别是当人脸受到光照变化影响时，识别率更是急剧下降。用非下采样Contourlet变换(NSCT)提取光照不变特征，能提高光照变化条件下单样本人脸识别的识别率。为了进一步消除局部阴影对最终识别的影响，提出串行的局部匹配策略，先用整幅图像进行粗略匹配，以决定是否需要进行下一层分类，即结合整体特征及各子块的分类结果。串行的局部匹配方法能有效地解决单样本人脸识

5、别的光照问题，该方法在提高识别率的同时，加快了识别速度，达到了识别精度与速度的平衡。关键词：人脸识别：单样本：样本扩充；非下采样contourlet变换；光照不变特征作者：赵雅英指导教师：马小虎Abstract—R—esearch——onA—lg—o—rithmofFaceRecognitionwithSingleSampleperPersonResearchonAlgorithmofFaceRecognitionwithSingleSampleperPersonAsanimportantbranchofbiometricreco

6、gnition，inrecentyears，facerecognitionattractedmoreandmoreresearchers’attentionandachievedrapiddevelopment．Insomepracticalapplications，eachpersoncanonlygetonepictureasthetrainingsample．Butmostofthefacerecognitiontechniqueswillsufferseriousperformancedropwhenthereisonly

7、onetrainingsampleperperson．AstherecognitionperformanceisnotSOidealwhenthereisonlyonesample，wedosomeresearchonthealgorithmoffacerecognitionwithsinglesampleperperson．Themaincontentofthispaperisasfollows：1．Thebackgroundanddevelopmentofthefacerecognitionbothathomeandabroa

8、dareintroducedinthispaper．Thenthealgorithmsoffacerecognitionwithsinglesampleperpersonaresummarized，theadvantageanddisadvanta