基于PLS和HMM的人脸识别研究

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1、分类号：TP391_密级：公开论文编号：2007020672贵州大学2010届硕士研究生学位论文基于PLS和HMM的人脸识别研究学科专业：计算机应用技术研究方向：多媒体技术导师：刘本永教授研究生：胡业刚中国•贵州・贵阳2010年04月目录冃录I摘要IABSTRACTI第一章绪论-1-1」人脸识别的研究背景及应用1-1.2人脸识别的国内外研究现状2-1.3人脸识别的研究内容及问题分析5-131人脸识别的研究内容-5-1.3.2存在的问题-6-1.4本文研究的主要内容及创新点7-第二章脸像预处理及特征提取-8-2.1引言8-2.2预处理8-2.2.1像素平均法-8-2.2.2能量归一化-9-2

2、.2.3快速Fourier变换・10-2.3主成分分析12-2.3.1主成分分析简介・12・2.3.2主成分分析的降维原理-12-2.3.3基于PCA的人脸特征提取-14-2.4偏最小二乘回归分析15-2.4.1偏最小二乘回归分析简介-15-2.4.2偏最小二乘回归分析的降维原理-15-2.4.3基于PLS的人脸特征提取-18-2.4.4PCA与PLS的1;匕较-19・2.5本章小结20-第三章变换域中HMM分类器设计-21-3」引言……21-3.2隐马尔可夫模型基础知识22-3.3隐马尔可夫模型的三个基本问题24-3.3.1估值I可题-24-3.3.2解码问题-27-3.3.3学习问题-

3、28-3.4HMM人脸模型30-3.4.1人脸初始状态的划分-30-3.4.2变换域屮观察值序列的牛成-31-3.5HMM训练过程32-3.6HMM识别过程……33-3.7本章小结34-第四章识别率作为图像放大的客观评价准则-35-4.1引言35-4.2几种放大算法35-4.2.1最近邻插值-36-4.2.2双线性插值-36-4.2.3双三次插值-37-4.2.4核回归插值-37-4.3放大的客观评价准则39-431信息嫡-39-4.3.2交叉爛・40・4.3.3U庠值彳言噪I:匕・40・4.3.4脸像的正确识别率-40・4.5本章小结41-第五章实验结果与分析-42-5.1弓I言42・5

4、.2人脸图像说明42-5.3实验结果42-5.3.1实验1：FFT对识别率的影响-42-5.3.2实验2：比较PCA与PLS的特征提取效果-43-5.3.3实验3：空域屮HMM与变换域中HMM分类效果的比较-44-5.3.4实验4：从主观上和客观上比较增量KNR与三种经典放大算法-45-5.3.5实验5：正确识别率作为放大算法客观评价准则-46-5.4实验结论47-第六章总结与展望-49-致谢-51-参考文献-52-攻读学位期间的研究成果-56-摘要牛物特征识别技术已广泛地应用在公共安全、智能系统、医学、军事等多个领域，内容包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等。人脸识别具有不需要主

5、动配合、直观、方便等特点，因此成为口常生活屮最常用的身份确认方法,也是当前模式识别和人工智能的研究热点。人脸图像易受年龄、姿态、表情、光照等因素的影响，故人脸识别研究具有很强的挑战性。脸像的主要特征部分有额头、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等，各个特征部分之间存在一定的关联性，同时在人脸图像拍摄过程中光线明暗和焦距大小都是随机的，因此随机序列模型被引入到人脸识别中，并将各个随机的特征量相互联系起来。实际应用屮训练脸像和测试脸像尺寸不一样，如城市视频监控系统的人像识别问题，往往先对测试脸像放人后再识别，则人脸识别的结果可用于分析图像放大算法的优劣。针对以上问题，本文探讨一种基于变换域中隐马尔可夫模型

6、分类的人脸识别算法，并使用最近邻、双线性、双三次以及增量KNR放大算法对测试的低分辨脸像放大后再识别。在脸像预处理阶段，为降低脸像维数、减小光照影响及消除脸像平移，相应地采用像素平均、能量归一及Fourier变换三种算法；在特征提取阶段，采用偏最小二乘法(PLS)提取类间的鉴别特征，并与传统的主成分分析法(PCA)比较；在分类器设计阶段，应用隐马尔可夫模型(HMM)对人脸特征分类，重点讨论了在PLS特征提取后的变换域中HMM分类效果；最后从主观和客观上比较四种放人算法的优劣，并引入正确识别率作为一种新的客观评价准则。对ORL(OlivcttiResearchLaboratory)人脸库的实

7、验结果表明：预处理中增加Fourier变换可消除脸像平移，提高识别率；PLS的特征提取效果优于PCA；变换域中HMM分类算法具有可行性；从主观和客观上说明增量KNR算法是有效的；脸像的止确识别率可作为一种客观评价准则。关键字：人脸识别，偏最小二乘回归，隐马尔可夫模型，识别率中图分类号：TP391ReaserchonfacerecognitionbasedonPLSandHMMAbstractThetechniquesof