基于集成学习模型的单样本人脸图像识别研究

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1、巧级：保密期限：导４乂婆硕±学位论文－－－帯葉成学习模型＾＾＾本夫翻觀巧别醜ｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅＳｉｎｇｌｅＦａｃｅＩｍａｇｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏ凸ＢａｓｅｄｏｎＩｎｔｅｒａｎｄＬｅａｒｎｉｎｇＭｏｄｅｌｇ学号Ｚ１４３０１０６１心姓名荆云．乂■学位类别工程硕±一芭觀哉控制工程指导教师孙战里Ｔ鹏完成时间２０１６年４月答辩委员会主席签名互逾平独创性声明本人声明所星交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中

2、特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人邑经发表或撰写过的研究成果，化不包含为获得安徽大学或其他教育机构的一学位或证书而使用过的材料。与我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意。Ｉ学位论文作者签名：心签字日期：从ｉｔ年６月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解安徽大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论义被查阅和借阅。本人授权安徽大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可レ乂采用影印、缩印或扫描等复

3、制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）、：ｖ兵？学位论文作者签名：导师签名＾＾里〇：签字日期：Ｔ／ａ年ｂ月从化年《月日、日签字日期／摘要单样本人脸图像识别是指在每类训练图像只有一个的情况下，对测试人脸图像进行识别的方法一。作为人脸识别的个重要研巧方向，单样本人脸图像识别广泛应用于过境检查、嫌犯身份确认等场合。由于样本过少，并且受到光照、旋转等不利因素的影响一，如何提高单样本人脸图像识别的精度是个比较困难的问题。一工作针对这问题，我们开展了Ｗ下两个方面的：一１提出了种基于局部

4、通用表示粒子群优化算法（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ：ＰＳＯ）的单样本人脸图像识别方法。在我们的方法中ｐ，首先，利用通用训练集对图像在光照、遮挡等情况下人脸的变化进行实验对比，并生成变化字典。其次，通过ＰＳＯ对查询样本局部表示的各种参数进行优化，其中包括分块尺寸、邻域尺寸、重叠尺寸和正则化参数。最后，将查询样本通过优化后的参数进行局部表示。ＰＳＯ，并将查询样本用变化字典和训练样本表示进行识則由于优化算法能寻找到给定参数的最优解，所Ｗ本文将其用在参数优化上，从而提髙了识别率。一２提出了种基于Ｇｉｓｔ

5、特征的单样本人脸图像识别方法。在我们的方法中，首先，对人脸图像进行预处理，同时用Ｇａｂｏｒ滤波器对图像进行滤波，Ｗ便去除光照对图像的影响。其次，对人脸图像进行Ｇｉｓｔ特征提取。最后，用ＫＮＮ分类器对提取出来的特征进行分类，并得到识别率。由于Ｇａｂｏｒ特征对于光照反应不Ｇ一敏感ｉｓｔ定的区域内对所取的方向和尺度的平均值特征，所，Ｗ及特征是在Ｗ本文提出的方法对人脸图像在光照和旋转等情况下具有较好的效果。本文提出的两种方法分别在多组人脸数据库上进行了实验。实验结果表明，我们提出的算法一些关键问题一，有效改善了目前方法存在的，并进步

6、提高了单张训练样本的识别率。关键河：单训练样本；人脸识别；粒子群优化；Ｇｉｓｔ特征Ｉ基于集成学习模型单样本人脸图像识别的研巧Ａｂｓ＾ａｄＳｉｎｇｌｅｓａｍｐｌｅｆａｃｅｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅａｎｓｔｈａｔｉｎｔｈｅｃａｓｅｗｈｉｃｈｅｖｅｒｙｃｌａｓｓｔｒａｉｎｉｎｇｈａｓｏｎｌｏｎｅｉｃｔｕｒｅｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｔｅｏｆ１：的ｔｓａｍｌｅｓ．Ａｓａｎｉｍｏｒｔａｎｔｙｐ，ｙｐｐｐｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｆａｃｅｒｅｃｏｎ

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