基于对称的核ICA人脸识别研究

【摘要】在生物特征识别领域,人脸识别是最具潜力的一个研究方向。由于它涉及诸多学科领域的知识,同时在国家安全、军事安全和经济领域等有着广阔的应用前景,因而它具有很大的理论意义和应用价值。由于人脸数据本身存在着非刚性,而且受外界因素的影响比较大,这给人脸识别工作带来了巨大的挑战。在人脸识别中,能否提取有效的鉴别特征直接影响最后算法的识别效率,因而,特征提取一直是该领域人们研究的一个热点课题,同时也是本文的重点研究内容。本文所做的工作如下：1.针对人脸样本数据呈现出非线性可分的特性,通过对现有的子空间分析方法的深入研究,分析现有算法的优缺点,在现有独立成分分析方法的基础上,结合核技术,将核方法引入到独立成分分析算法中,有效地提取人脸非线性特征,从而提高了算法的识别效果。2.针对现实世界中的人脸样本数据不足,缺乏大规模的训练样本问题,通过对人脸几何特征的深入分析和研究,结合人脸图像的镜像对称性特征以及函数奇偶性分解原理,提出运用镜像对称法扩展人脸样本数据集。首先引入镜像变换,然后利用代数中的函数奇偶分解原理,分别产生奇对称样本和偶对称样本,最后从图像代数特征的奇偶两方面提取出了相对独立的成分,更加全面地反映了图像本身的细节,并且有效的降低了由于图像光照、角度的差异给人脸识别带来的影响,从而提高了算法的识别效率。
【作者】刘罡；
【导师】丁政建；
【作者基本信息】兰州理工大学，电子与通信工程，2013，硕士
【关键词】核方法；独立成分分析；镜像对称性；特征提取；人脸识别；

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