非迭代三维最大边缘准则及其在人脸识别中的应用

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人脸识别是生物特征识别中一个活跃的研究领域。尤其在新时期的反恐和安全问题等具有重要作用。如何抓住人脸的轮廓特征和局部细节特征，研究优良的识别方法，成为目前计算机技术和模式识别领域中非常重要的研究方向。
　　人脸识别的研究需要克服的困难很多，人脸形态的差异性和环境的多样性，受到年龄和皮肤受损等的影响，这使得人脸识别的稳定性很难做到，其中包括姿态、光照、表情、饰物(眼睛、胡须)外在因素的影响，使得识别的稳定性和准确性很难提高。之前的很多基于降维和分类的人脸识别方法，大多是将二维图像转化为一维，这样会无形中忽略了人脸原本隐藏的数据结构，而且经常会导致小样本问题，后来二维判别分析技术成为了一个人们热衷的技术，该方法可以克服前面面提到的缺点，然而二维的特征提取方法仍然是基于整个图像的行或者列的，所以二维的特征提取方法提取的特征仍然可能还有一些冗余信息。本文为了充分抓取人脸的细节和轮廓特征，提出了针对三维数据的三维最大边缘准则(3DMMC)。此方法是基于最大边缘准则(MMC)的，MMC是一个冗余、稳定、高效的准则。此方法在保持数据三维结构的前提下，从三个方向同时对数据进行降维，得到高识别率的分类器。
　　本文为了能够捕捉到人脸的轮廓特征，采用了Gabor小波变换的方式提取物体的轮廓区域特征，有研究显示，2D的Gabor小波核函数与哺乳动物的视觉神经元细胞结构很相似，具有很强的空间位置、尺度、方向选择特性。所以此方法将会提取出更多的重要信息，识别能力也会得到显著提高。
　　最后为了能够更好的验证本文提出方法的有效性和稳定性。本文对四个主流人脸数据库和一个手写数据数据库，六种算法进行对比试验。比较不同训练样本下的识别算法的表现。试验结果证明，本文提出的3DMMC,3DMMC+LDA是一个在人脸识别领域稳定有效的方法。

著录项

作者
李鑫;
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作者单位

云南财经大学;

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授予单位云南财经大学;
学科统计学(理学)
授予学位硕士
导师姓名赵建华;
年度 2016
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类算法理论;
关键词
人脸识别; 特征提取; 最大边缘准则; 轮廓特征; 模式识别;

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