基于独立成份分析算法人脸识别技术

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1、内蒙古大学硕士学位论文基于独立成份分析算法的人脸识别技术摘要针对单一人脸识别对姿态变化判别误差较差的问题，本文使用串联特征融合的方法提高姿态变化下的识别率。与传统的独立成份分析首先获得独立的基向量(ICAl，Ind印endentcomponentanalysis)不同，本文使用一种直接获得独立的鉴别特征的方法(ICA2)。ICAl主要表示图像的局部信息，ICA2主要表现图像的整体信息，因此这两种特征具有互补的性质。我们利用这两种特征的性质对人脸图像进行识别。首先提取人脸的两种具有互补性质的独立成

2、份特征，然后将它们加权串联形成高维融合特征，最后采用欧式距离最小距离分类器进行识别。在uSTB图像库4上分别进行左转15。和左转30。人脸识别实验，取得了很好的实验结果，实验表明，两种特征的串联融合较单一特征的识别率有显著提升。本文在已有人脸识别研究成果的基础上，结合特制：融合的理论，对人脸识别技术进行了探讨和研究。沦文的主要1作内容虮卜．：1)详细介绍了人脸识别的国内外发展和现状，对人脸特征识别的融合层次分类进行了探讨，并总结jlj前人脸识别的方’澎i和现存的主要问题。2)介绍I(：A的基本原

3、理，建立其数学模型，分析实验具体步骤。首先对图像进行预处理，消除光照、噪声等的影响；其次对数据中心化、白化处理，去除各观测信号的高阶相关。陆，使算法收敛性更好：然7舌洋细的介绍了FastICA算法，以此提取出人脸的基图像向量；最后用最小趴离分类器完成人脸识别。内蒙古大学石贝士学位论又一—————————————————————————————————————————————————————————_——__——————_————————————一3)使用USTB图像库，在Matlab环境下对其子

4、库提取人脸图像的ICAl和ICA2特征并对两类特征对应的基向量进行图像重构，并完成人脸左转15。和30。的基于ICAl、ICA2以及ICAl、ICA2串联特征融合的识别实验，对识别效果进行分析研究并提出今后的工作展望。关键词：人脸识别；独立成份分析；特征融合；FastICATHEIRJSRECOGNITIONTECHNOLOGYANDITSAPPLICAl_IONTOIDENTITYABSTRACTTheperf．OnnanceOfsinglefacerecognitionisVeIypoorw

5、henthereisaposev撕ation．Totacklemeproblem，therecognitionrateimproVedbyusingseriesf-eaturefusionmethod．Bedi舵rent舶mconve觚onalInd印endemcoⅡ岬nemanalysis(ICA1)，amethodisobtaLinforstatisticalind印endentfe咖reVeCtOrsdirectly(ICA2)·ICAlmainlyr印resentp砒ofinfomati

6、onofimage，whileICA2mainlyr印resentoverallinfomationofimage，SomesetwofeatureshaVequali哆ofcomplementa珥Firstly，two呻esofcompliment州featuresareextractedusinglCA．Thenthosefeaturesunderdifferentweightingareconcatenatedtofonllahi曲dimensional如sedfeature．Finall

7、y，finishtheidentificationusingtheEuropeanminimumdistanceclassi丘er．ThegoodresultsofICAexperimentsontheUSTBdatabase4showthatf．acerecognitionbyseriesfeaturef-usionmethodturningleRl5degreeand30degreeismuchhigherthancorrespondingsinglef色aturerecognitionra

8、te．Inthis(1issertation，wediscusstheseriesfusionmethodsinfacebasedrecognitiontechn0109ybefore．Themainconmbutionofthisdissertationincludes：1Presentthesituationoftheresearchatpresentandthesummariesthef-acerecognitionappI．oachesandthecmcialproblemsinCher