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人脸检测和识别中若干问题研究

2020-11-29阅读(208)

人脸检测和识别中若干问题研究

论文摘要

在生物特征识别技术中,人脸识别是最自然、最直接和最友好的手段。人脸检测和识别在身份认证、电子商务、视频监控、人机交互等领域具有广阔的应用前景。人脸检测和识别已经成为模式识别和人工智能领域中极富挑战性的热点课题之一,对人脸检测和识别的研究具有很高的理论意义和实用价值。本文对人脸特征提取、人脸非均匀光照补偿和人脸识别中的小样本(Small Sample Size,SSS)问题等内容进行了研究,具体的研究成果主要包括:1)对基于自适应信号分解算法的人脸特征提取进行了研究。把从训练集平均脸提取的内模函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs)作为匹配追踪算法(Matching Pursuit Algorithm)的基本函数库来提取图像的特征,并分别提出了基于经验模式分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)的人脸检测算法和人脸性别分类算法。2)对基于时频分析技术的人脸检测进行了研究。把训练集平均脸的时频分析输出结果组合成投影向量,通过计算待测图像与各投影向量之间的内积来提取特征,并训练分类器进行分类判决。分别提出了基于小波分解和Gabor变换的人脸检测算法。3)对基于小波变换的人脸非均匀光照补偿进行了研究。将人脸图像通过对数变换后,分别利用小波变换、小波包变换和多小波变换舍弃图像的低频分量,实现了对人脸非均匀光照的补偿。同时提出了相应的人脸非均匀光照补偿算法。4)对利用Gabor小波变换来解决人脸识别中的小样本问题进行了研究。将人脸样本通过Gabor变换后的每个输出图像都看成是一个独立的训练样本,这等效于在保持训练样本维数不变的情况下,使每类的训练样本数成倍的增长,解决了人脸识别中的小样本问题。并提出了相应的人脸识别新算法。对上述提出的所有算法都进行了实验验证和分析,证明了所提出方法的有效性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题的研究意义
  • 1.2 本文主要研究工作
  • 参考文献
  • 第二章 人脸检测基本算法
  • 2.1 基于知识的人脸检测
  • 2.2 基于不变特征的人脸检测
  • 2.3 基于模板匹配的人脸检测
  • 2.4 基于统计学习的人脸检测
  • 2.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第三章 人脸识别基本算法
  • 3.1 基于几何特征的人脸识别
  • 3.2 基于子空间分析的人脸识别
  • 3.3 基于弹性图匹配的人脸识别
  • 3.4 基于神经网络的人脸识别
  • 3.5 基于隐马尔可夫模型的人脸识别
  • 3.6 本章小结
  • 参考文献
  • 第四章 基于自适应信号分解的人脸特征提取
  • 4.1 匹配追踪算法原理
  • 4.2 经验模式分解技术
  • 4.3 基于经验模式分解的人脸检测
  • 4.3.1 人脸特征提取算法
  • 4.3.2 分类器设计
  • 4.3.3 实验结果
  • 4.4 基于经验模式分解的人脸性别分类
  • 4.4.1 特征提取算法
  • 4.4.2 核Fisher判别分析
  • 4.4.3 支撑向量机
  • 4.4.4 实验结果
  • 4.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第五章 基于时频分析的人脸检测
  • 5.1 基于小波变换的人脸检测
  • 5.1.1 图像的二维小波分解
  • 5.1.2 人脸检测的训练算法
  • 5.1.3 检测算法
  • 5.1.4 实验结果
  • 5.2 基于Gabor小波的人脸检测
  • 5.2.1 Gabor小波简介
  • 5.2.2 人脸检测的训练算法
  • 5.2.3 检测算法
  • 5.2.4 实验结果
  • 5.3 本章小结
  • 参考文献
  • 第六章 基于小波变换的人脸光照补偿
  • 6.1 基于小波变换的对数域人脸光照补偿
  • 6.1.1 算法实现
  • 6.1.2 实验结果
  • 6.2 基于小波包变换的对数域人脸光照补偿
  • 6.2.1 小波包变换
  • 6.2.2 算法实现
  • 6.2.3 实验结果
  • 6.3 基于多小波变换的对数域人脸光照补偿
  • 6.3.1 多小波变换
  • 6.3.2 Armlets多小波
  • 6.3.3 算法实现
  • 6.3.4 实验结果
  • 6.4 本章小结
  • 参考文献
  • 第七章 利用Gabor小波解决人脸小样本问题
  • 7.1 基于Gabor小波和PCA的人脸识别
  • 7.1.1 PCA技术
  • 7.1.2 LDA技术
  • 7.1.3 算法实现
  • 7.1.4 实验结果
  • 7.2 基于Gabor小波和双方向PCA的人脸识别
  • 7.2.1 二维PCA技术
  • 7.2.2 双方向PCA技术
  • 7.2.3 算法实现
  • 7.2.4 实验结果
  • 7.3 基于Gabor小波和双向LDA的人脸识别
  • 7.3.1 二维 LDA技术
  • 7.3.2 双方向LDA技术
  • 7.3.3 算法实现
  • 7.3.4 实验结果
  • 7.4 基于Gabor小波和局部线性嵌入的人脸识别
  • 7.4.1 LLE基本原理
  • 7.4.2 算法实现
  • 7.4.3 实验结果
  • 7.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第八章 结论与展望
  • 8.1 本文总结
  • 8.2 展望
  • 攻读博士学位期间发表的学术论文目录
  • 致谢

    • 相关论文文献

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    • [2].基于环形对称Gabor变换的接触网销钉检测研究[J]. 机械制造与自动化 2020(02)
    • [3].基于低秩矩阵恢复和Gabor特征的遮挡人脸识别[J]. 微电子学与计算机 2020(03)
    • [4].有限个Gabor框架的线性组合[J]. 河南大学学报(自然科学版) 2020(05)
    • [5].离散周期集上的弱Gabor双框架[J]. 中国科学:数学 2018(12)
    • [6].基于Gabor小波-传递熵的脑-肌电信号同步耦合分析[J]. 生物医学工程学杂志 2017(06)
    • [7].Palm vein recognition method based on fusion of local Gabor histograms[J]. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2017(06)
    • [8].Gabor框架的一些判定[J]. 科技经济导刊 2018(01)
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    • [29].基于实值离散Gabor变换的心电信号处理[J]. 电脑知识与技术 2012(12)
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