基于角度和距离度量的局部保留投影方法研究

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1、单位代码：10293密级：公开硕士学位论文论文题目：基于角度和距离度量的局部保留投影方法研究Y006091617学号孙杰姓名荆晓远导师模式识别与智能系统学科专业生物特征识别研究方向工学硕士申请学位类别二○一二年三月论文提交日期南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意

2、。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：_____________日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或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、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院（筹）办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：____________导师签名：_______

3、_____日期：_____________南京邮电大学硕士学位论文摘要学科、专业：模式识别与智能系统研究方向：生物特征识别作者：孙杰指导教师：荆晓远题目：基于角度和距离度量的局部保留投影方法研究英文题目:ResearchonLocalityPreservingMethodsBasedonthemeasureofAngelandDistance主题词：人脸识别；特征提取；流形学习；复数特征融合；局部保留Keywords:Facerecognition;featureextraction;manifoldlearning;complexfeaturefusion；lo

4、calitypreserving南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要摘要特征提取是人脸识别的最基本问题，但是目前大部分方法都是将样本数据直接投影到低维空间，并没有用到数据的局部结构信息。研究指出人脸图像在空间中往往呈现一种流形结构，即同类样本通常会呈现一种聚合状态，而异类样本往往呈现分散状态。事实证明流形结构对人脸的识别分类至关重要，为此越来越多的局部保留投影算法被提出来。实际中很多结构保留算法都以样本间的距离度量样本亲疏关系，并以此构造近邻结构。但是通过本文的分析发现遇到多样性数据时，样本间的距离往往不能很好的表示近邻关系，而以样本间的角度作为度量要更有效。因此，

5、我们在以前工作的基础上提出了基于角度的局部保留投影ALPP算法和局部鉴别投影ALDP算法，实验结果证明它们不仅有更高的识别率，而且有更好的局部结构保留能力。为了构建更有效的近邻结构，我们引入复数特征融合机制，将样本间的距离和角度通过复数向量形式有机的结合起来，构造一个全新的复数域近邻结构，该结构使得近邻结构中的样本间空间关系更有层次感。在此基础上，为确保投影到低维空间中的近邻结构既能保持原始样本的距离关系，又能保持原始样本间的角度关系，本文进一步提出了复数局部保留投影CLPP算法和复数鉴别投影CLDP算法，它们使得局部结构得到更好的保留。在AR,FERET和COI

6、L_20库上的实验，证明了本文的方法有更好的分类识别效果，又证明了我们的方法比其他方法有更加有效的局部结构保留能力。关键词：人脸识别；特征提取；流形学习；复数特征融合；局部保留I南京邮电大学硕士研究生学位论文AbstractAbstractThemostfundamentalproblemforfacerecognitionisfeatureextraction,atpresentmostofthesemethodsdirectlyprojectthesampledatatolow-dimensionalspace,withoutusinglocalstructu

7、reofthedatainformation.Peoplefindthatfaceimageoftenpresentsamanifoldstructure,similarsamplesusuallyshowanaggregatestate,heterogeneoussamplesoftenshowascatteredstate.Itwasprovedthatmanifoldstructureisessentialforfacerecognition,somoreandmorestructurepreservingalgorithmshavebeenproposed

8、.Inpr