子空间分析中的隐式gabor特征提取

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1、天津大学硕士学位论文子空间分析中的隐式Gabor特征提取Implicit-GaborFeatureExtractionBasedonSubspaceAnalysisMethods学科专业：信息与通信工程研究生：叶晓雪指导教师：庞彦伟教授天津大学电子信息工程学院二零一五年十二月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。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了谢

2、意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津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，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日中文摘要人脸识别一直是生物识别领域的研究热点，在虚拟现实、图像处理和模式识别等学科都得到了广泛的研究。人脸识别由人脸检测、人脸特征提取、分类器设计三大部分组成，其中人脸特征提取是最重

3、要的部分。子空间分析方法可被用于特征提取，分为线性子空间分析和非线性子空间分析。其中非线性子空间分析就是核方法与线性子空间分析的结合。核方法实现了在高维空间数据线性可分的同时用低维空间的核函数计算高维空间的向量内积，解决了维数灾难。Gabor滤波被广泛地与非线性子空间方法结合并被应用于人脸识别。直接计算对应于一些方向（如8个）和一些尺度（如5个）的Gabor系数（如40个）需要大量的时间消耗，且内存复杂度高。Ashraf等提出一种替代性的方法来绕过整个Gabor滤波的计算，以此解决上述问题（为了简便，在文章的后面称之为隐式Gabor方法）。他们将此方法与线性支持向量机方法结

4、合应用于表情识别。本文将隐式Gabor方法与非线性子空间方法（包括核主成分分析KPCA和核判别方法KDA）结合，并且在公共的FERET、ORL和YALE人脸数据集上进行了人脸识别的测试实验，将提出的方法（隐式Gabor+KPCA和隐式Gabor+KDA）与传统的方法（Gabor+KPCA和Gabor+KDA）从识别率和识别时间两方面比较。结果表示：新的方法保持了与传统方法相一致的高识别率的同时，识别时间大大缩短，也就是说本文提出的方法能够有效地减少特征维数，降低内存复杂度，提升识别效率。关键词：Gabor滤波；人脸识别；核方法；子空间分析ABSTRACTFacerecogn

5、itionhasbeenahotresearchpointinthefieldofbiometric.Ithasbeenstudiedextensivelyinvirtualreality,imageprocessing,patternrecognitionandotherdisciplines.Facerecognitioncontainsfacedetection,facefeatureextractionandclassifier,wherefacefeatureextractionisthemostimportantpart.Subspaceanalysismeth

6、odsarewidelyappliedtoextractfeatures,whichcanbedividedintolinearandnonlinearsubspacemethods.Nonlinearsubspacemethodsaremethodsofcombiningkernelmethodsandlinearsubspacemethods.Withthekernelmethods,iftheinputspaceistransformednonlinearlyintoahigh-dimensionalfeaturespace,nonlinearlyseparablep

7、atternsinaninputspacewillbecomelinearlyseparablewithhighprobability.Gaborfiltershavebeenwidelyusedinconjunctionwithnonlinearsubspacemethodsforfacerecognition.Itconsumecountlesstimeandleadtoexpensivememorytocalculatedirectlyanumber(e.g.,40)ofGaborcoefficientsco