人脸识别中的特征提取与度量学习算法研究.pdf

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1、；人脸识别中的特征提取题目＿■■■＂－；－与麼量学习算法研％；／，，—＇．１．：心＇■？？＇－：．人、扣三＇１０８００２学号；易军．姓名：专业；通信与信息系统苏菲＇：导师：．…―Ｖ－．，信工程学院学院；信息与通＿＿＿＿密级：保密期限：Ａ《ｔ乂聲卸博±学位论女？题目：人脸巧别中的特征提取与度量学习算法研巧学号：１０８００２姓名：忌军专业：通信与僖息系统导师：苏菲学院：僖息与通信工程学院２０１５年６月１２日关于学位论文的独创性声明本人声明所呈交的论文

2、是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究＇，除了文中特别加Ｗ标注和致谢中所罗列的内容Ｗｌ成果。尽我所知，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。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了谢意。一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。爲罕。巧本人签名：日期：王、今关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，良Ｐ；研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向

3、国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可Ｗ公布学位论文的全部或部分内容，可Ｗ允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后遵守此规定）保密论文注释：本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。非巧密论＿文注释：。本学位论文不属于保密范围，适用本授权书〇本人签名屠罕巧．：日期：王＿一导师签名：日期：北京邮化大学Ｘ学博ｉ－学位论义欄要人脸识别中的特征提取与度量学习算法研究摘要。人脸识别是人类非常重要的感知能力随着计算机技术的发展，人类渴望赋予计算机理解情感、感知外部世界的能力，

4、自动人脸识别技术的研究应运而生。人脸识别研究具有重大的理论意义和应用价值。人脸识别研、究既可促进屯理学上对人类自身人脸识别机制的研究，也可Ｗ促进图像识别技术的研究，帮助实现人工智能。人脸识别技术广泛地应用在民用安防、娱乐、客户服务等领域。、公共安全由于人脸图像会受到光照、姿态等外部因素和表情、年龄等内部因素的影响，另外，有些人的人脸很相似。这些因素会增加人脸图像的类内差。异性和类间相似性，给识别带来很大的困难所，人脸识别非常具有挑战性，现在的人脸识别技术水平还达不到很多应用的需求，需耍进行持续的创新性研巧。本文主要对人脸识别中的特征提取和识别问题进行了深

5、入、研究。它们是人脸识别系统的核屯。在特征提取上，本文主要研究主流的？相对系统的Ｇ化０１类特征和ＬＢＰ（ＬｏｃａｌＷｎａｒｙＰａｔｔｅｒｎｓ）类特征，分析它们。的优势和存在的问题，然后提出相应的改进型特征在识别上，本文主要一研究度量学习方法，提出了个概率度量学习的框架和两种具体的度量学习算法。具体的研究工作如下：（１）针对Ｇ化ｏｒ类特征存在的特征提取速度过慢和特征维数过高的）问题，本文提出了（Ｍ〇ｒ幅度模式直方图（ＨｉｓｔｏｇｒａｍｏｆＧａｂｏｒＭ巧ｎｉＵＫｌｅＰａｔｔｅｒｎｓＨＧＭＰ）特征。ＨＧＭＰ特征将Ｇａｂｏｒ滤波器组作为对图像点编码的，

6、一码书，Ｇａｂｏｒ滤波过程即编码过程，滤波后只需进行简单的方向归化和尺。ｏｒ类特度非最大抑制处理相比其它Ｇ化征的滤波加编码的处理方式，ＨＧＭＰ特征的滤波即编码的处理方式加快了特征提取速度，也降低了特征维数。在ＦＥＲＥＴ和ＬＦＷ库上的实验结果验证了ＨＧＭＰ特征的有效性。一？（２）－在ＨＧＭＰ特征的基础上，本文提出了种ＬｏｇＧａｂｏｉ幅度模式Ｌｏ－直方图（曲ｓｔｏｇｒａｍｏｆｇＧ化ｏｒＭａｇｍｔｕｄｅＰａｔｔ：ｅｍｓＨＬＧＭＰ）特征。ＨＬＧＭＰ，－Ｇ化ｏＧａｂｏ特征引入Ｌｏｇｒ滤波器组代替ｒ滤波器组作为码书，能保留更多的纹理细节，也能更灵活地设计码书。在ＦＥＲＥＴ

7、和ＬＦＷ库上的实验结果Ｉ北京邮电大学工学博±学位论文摘要表明，ＨＬＧＭＰ特征在各种参数设置下的识别性能都比ＨＧＭＰ特征更好，并且在ＬＦＷ库上的识别效果超过了其它比较特征。（３）本文研究发现ＬＢＰ类特征广泛采用的局部差值描述子具有很强的相关性，会导致编码分布很不均匀，影响特征的区分性。针对该问题，本一文提出了种主局部二值模式（ＰｒｉｎｃｉａｌＬｏｃａｌＢｉｎａｒｙＰａｔｅｒｎｓＰＬＢＰ）特