小样本条件下的部分遮挡人脸验证研究

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1、小样本条件下的部分遮挡人脸验证研究重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：赵士红指导教师：刘丹平副教授学位类别：工程硕士（电子与通信工程领域）重庆大学通信工程学院二O一六年四月ResearchonPartialOcclusionFaceVerificationunderSmallSampleSizeConditionAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheProfessionalDegreeByZhaoShiho

2、ngSupervisor:Ass.Prof.LiuDanpingSpecialty:ME(FieldofElectronicsandCommunicationEngineering)CollegeofCommunicationEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要人脸验证技术因其安全性、友好性及可靠性等在身份认证中得到了广泛的应用。但是在实际应用中，人脸图像经常出现部分遮挡问题造成认证性能显著下降。人脸验证中易出现小样本问

3、题降低分类预测性能。所以，针对小样本条件下的部分遮挡人脸验证问题，本文提出多阈值方法解决人脸验证中部分遮挡问题，PCA+改进联合贝叶斯算法解决小样本问题。理论和实验证明了本文方法的有效性。首先介绍了研究背景及研究意义，介绍了人脸识别、部分遮挡和小样本问题的国内外研究现状和本文研究难点。然后，针对部分遮挡类型的遮挡问题，根据注册集和测试集中出现的不同遮挡组合情况以及人脸验证的特殊性即事先确认阈值，提出多阈值方法解决。多阈值确认，根据注册集和测试集的不同遮挡组合分配数据，利用二分法分别确认相应的阈值。多阈值测试，SVM多分类器对注册集

4、和测试集图像的遮挡类型进行分类，并选取相应的阈值进行判别。其次，针对小样本造成的维数灾难问题，采用PCA降维解决联合贝叶斯散度矩阵奇异问题。针对小样本造成的过拟合问题，提出一种改进的联合贝叶斯算法，采用K最近邻算法，选取邻类类内散度矩阵并与该类类内散度矩阵进行加权，经过平滑处理得到更加精确鲁棒的总类内散度矩阵。最后，在AR数据库和CIGIT数据库上分别验证了部分遮挡人脸验证多阈值方法的有效性。相比单阈值方法，多阈值方法的半错误率分别降低了30.87%和33.33%。在WDRef数据库和LFW数据库上验证改进联合贝叶斯算法。实验表明

5、，改进的联合贝叶斯算法性能显著优于联合贝叶斯算法。在AR数据库和CIGIT数据库上分别验证了小样本条件下的部分遮挡人脸验证，本文提出的多阈值及改进联合贝叶斯算法的有效性，半错误率分别降低了36.91%和39.40%。总之，本文针对小样本条件下的部分遮挡人脸验证进行了分析。多阈值方法解决人脸验证中部分遮挡问题，PCA+改进联合贝叶斯算法解决小样本问题。将二者相结合，最后验证了小样本条件下的部分遮挡人脸验证的性能，本文提出的方法显著降低了半错误率。关键词：人脸验证，部分遮挡，小样本问题，多阈值，联合贝叶斯I重庆大学硕士学位论文英文摘要

6、ABSTRACTFaceverificationtechnologyhasbeenwidelyusedinidentityauthenticationbecauseofitssafety,friendlinessandreliability.However,theperformanceoffaceverificationdropsdeeplyduetopartialocclusionthatoccursfrequentlyinpractice.Smallsamplesizeproblemthatoftenhappensinface

7、verificationreducestheperformanceofclassificationprediction.Fortheseproblems,thisthesisproposesamulti-thresholdsmethodtosolvepartialocclusionprobleminfaceverificationandPCA+improvedJointBayesianalgorithmtodealwithsmallsamplesizeproblem.Theoryandexperimentresultsshowth

8、eeffectivenessofthesemethodsthisthesisproposed.Firstly,thisthesisintroducesthebackgroundandsignificanceoftheresearch.Andthis