基于子空间的人脸识别

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身份鉴定是系统安全的必要保证。生物特征识别作为一种普遍存在且相对不易伪造、较为方便的身份认证方法,逐步被人们认同并广泛的应用。人脸识别是最为自然友好的生物特征识别技术,有着较强的学术研究价值和实际应用价值。基于子空间的人脸识别是目前人脸识别的主流方法,其主要思想是将高维的人脸图像投影到适合的子空间进行分类识别。基本的子空间方法分为两类,基于表达性的子空间方法和基于鉴别性的的子空间方法。人脸是潜在高维数据的低维流形。与人脸图像的维数相比,人脸训练样本的个数总是相对少量的。即人脸识别问题是高维数据问题和小样本问题。(1)针对人脸图像的高维数据问题,本文结合了主成份分析和独立成份分析,以利用其各阶统计信息,并针对主成份分析和独立成份分析方法的效率改进,实现了二维主成份分析和独立成份分析。实验证明,这两种方法试验效果要好于单独的主成份分析和独立成份分析方法。这两种方法是基于基于表达性的子空间方法(2)针对人脸识别的小样本问题,本文提出了基于自训练间隔近邻的人脸识别方法,以间隔为决策置信度,以空间的相邻性表示渐进变化的特征,从而表示人脸的流形。通过自训练迭代,使类内样本尽可能紧凑,类间样本保持一定大距离,并且不断在邻域内,标记无标记样本。这是基于鉴别性子空间和半监督的方法。并针对该算法进行了两次改进。首次根据实验结果,对自训练间隔近方法,融入了数据剪辑,目的是尽可能去除可能的边界样本或野点在自训练迭代的错误标记的影响。最后根据算法复杂度,对一次改进的自训练间隔进行了二次改进,加强了近邻的约束条件,去除了一次近邻计算。实验证明,和其他方法相比,改进的基于自训练大间隔近邻的人脸识别方法,在较低的训练集和测试集的比例下,即在小样本情况下,拥有相对较高的识别度。
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