基于数据降维的人脸图像检索及识别

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1、河北工业大学硕士学位论文基于数据降维的人脸图像检索及识别姓名：张珍申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：王宝珠2011-03河北工业大学硕士学位论文基于数据降维的人脸图像检索及识别摘要人脸图像检索和识别是目前人脸图像处理的两个研究热点。它们的关键技术是对人脸图像高维数据进行降维处理，得到有效的低维本质特征。论文重点研究人脸图像的数据降维方法，以得到有效的人脸检索和识别方法。论文主要从三方面展开研究：（1）对目前常用的数据降维方法进行介绍，分析了优缺点，并在高维数据集和人脸图像上进行实验，展示了降维效果。（2）提出了基于流形学习的彩色人脸图像检索方法，目

2、的是为了得到有效的人脸图像低维本质特征，克服在人脸图像检索中数据量大、处理速度慢的缺点。首先将彩色人脸图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，计算它的HSV颜色直方图，然后采用ISOMAP算法对其进行降维处理，得到低维人脸图像数据特征，最后使用最近邻法进行检索。采用查全率和查准率作为衡量检索效果的有效参数。在彩色人脸图像数据库上的大量仿真实验表明，该算法有效地利用了人脸图像的颜色信息，与现有的一些方法相比具有计算量小、耗时短，易于实现等优点，且对于人脸表情分类的检索性能良好。（3）采用改进LDA方法与常规线性人脸识别方法PCA、PCA+LDA在ORL人脸数据库

3、上的仿真实验结果进行比较，证明了改进LDA方法的有效性。它应用分类的思想，可得到最优低维特征，具有运算简便，识别率高等优点。设计并编程实现非线性数据降维算法ISOMAP、LLE的仿真界面，根据低维嵌入图讨论最佳邻域参数和降维维数的选择，力求得到理想的降维效果。最后采用两种算法在ORL人脸库上进行仿真实验，分析比较得到的识别率数据。关键词：人脸图像检索，人脸图像识别，数据降维，流形学习，等距离映射i基于数据降维的人脸图像检索及识别FaceImageRetrievalandRecognitionBasedonDataDimensionReductionABSTRAC

4、TThetechnologyoffaceimageprocessingisahottopicrecently.Itincludesfaceimageretrievalandrecognition.Reducingthedimensionoftheimagedataandobtaininglow-dimensionalnaturecharacteristicsisthekeytechnique.Thedimensionreductionmethodsareresearchedparticularlyinthepaperinordertofindfaceretrie

5、valandrecognitionmethodseffectively.Thethesismainlyconsistsofthreeparts:(1)Thecommonlyuseddatadimensionreductionmethodsareintroduced.Theadvantagesanddisadvantagesareanalyzed.Thedimensionreductionresultsareshownbydoingexperimentsonthehighdimensiondatasetsandthefaceimages.(2)Alotofdata

6、andthelowprocessingspeedarethedisadvantagesintheimageretrieval.Inordertoovercomethemandobtainlow-dimensionalnaturecharacteristicseffectively,anewmethodofmanifoldcolorfaceimageretrievalisintroducedinthispaper.Firstly,thefaceimage’sRGBcolorspaceistransformedtoHSVcolorspace.TheHSVcolorh

7、istogramiscomputed.ThentheISOMAPalgorithmisappliedonitfordimensionreduction,andthelowdimensionalimagecharacterdataisobtained.Atlast,thenearestruleisusedforretrieval.Recallandprecisionareusedtomeasurethesearchresultastheeffectiveparameters.Thecolorinformationoffaceimagesisusedeffectiv

8、ely.Ithasadv