有遮挡人脸图像的特征提取和识别分析

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1、-浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或

2、部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在______年解密后适用本授权书。2、不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日----万方数据----浙江工业大学硕士学位论文有遮挡人脸图像的特征提取和识别研究摘要人脸识别技术由于其具有安全、保密、友好、方便等特点，从上世纪六十年代开始，被广泛应用于金融、信息安全及公共安全等领域。然而，现实中采集到的人脸图像往往会因各种复杂因素的交错混叠而发生局部遮挡。局部遮挡的复杂性和不可预料性，为人脸识别带来了巨大挑战。因此，设计一

3、种综合性能优良、能够有效削弱遮挡等不可预料因素影响的算法是关键。众多研究者针对此问题做了深入研究，然而仍然存在着难题：算法对于遮挡并不鲁棒，一旦遮挡水平超过某个临界点，其识别能力会迅速下降；当训练样本较少时或除了遮挡以外还有其他干扰（如光照变化）时，现有方法的识别效果并不理想。本文针对小样本情形下的有遮挡人脸识别问题和存在光照变化遮挡的人脸识别问题，进行了深入地研究。分别提出了基于贝叶斯多元分布的特征提取与识别算法和基于梯度脸和马尔可夫随机场的有遮挡人脸识别算法。本文的主要工作和已取得的研究成果如下：（1）针对小样本问题，提出了基于贝叶斯多元分布的特征提取与识别算法。通过对人脸

4、图像的分块解决了有遮挡人脸识别中训练样本缺乏即小样本问题，并且使得遮挡信息分散，尽可能地降低遮挡对识别的影响。在贝叶斯方法的框架下，通过多元高斯函数和指数函数分别约束类内特征和类间特征，保证投影后新的特征有较小的类内距离和较大的类间距离，提取出具有最佳可分离性的新特征。利用提取出的每个子块的低维特征，根据投票原则，能更好地解决小样本下有遮挡的人脸识别问题。（2）针对同时存在光照变化时有遮挡的人脸识别问题，提出了一种基于梯度脸和马尔可夫随机场的有遮挡人脸识别算法，解决了当存在光照变化时，有遮挡的人脸识别率偏低问题。首先将图像从原始像素域变换到梯度脸特征域，降低因光照变化对图像产生

5、的影响。然后，构建了重构误差的概率生成模型，并且融合重构误差概率模型和遮挡支撑的结构模型：考虑了有遮挡区域和无遮挡区域的误差分布，分别用均匀分布和加权条件高斯分布进行建模；同时也考虑到遮挡结构信息的连续性，采用马尔可夫随机场进行建模。这使得该算法能有效地检测出遮挡位置，进而可用无遮挡的信息进行人脸识别，提高了识别率。在AR和ExtendedYaleB等人脸数据库上的数值实验,验证了本文算法相对于已有算法----i万方数据----浙江工业大学硕士学位论文的有效性。在今后的工作中可考虑研究因其他环境变化如表情和姿势的变化，对有遮挡人脸识别的影响，进而提高算法的实际应用效果。关键词：

6、人脸识别，连续遮挡，贝叶斯方法，小样本问题，图像梯度脸，马尔可夫随机场----ii万方数据----浙江工业大学硕士学位论文ARESEARCHONFEATUREEXTRACTIONANDRECOGNITIONOFOCCLUDEDFACEIMAGESABSTRACTAsfacerecognitiontechnologyhasthecharacteristicsofsafety,secrecy,friendlyandconvenience,ithaswidelybeenusedinfinance,informationassuranceandpublicsecuritysince19

7、60s.However,real-worldfaceimagesareoftenpartiallyoccluded.Thecomplexityandunpredictabilityofpartialocclusionposeagreatchallengeforfacerecognition.Thus,whatiscriticalforfacerecognitionwithocclusionistodesignanefficientmethodtoweakentheinfluenceincur