基于Gabor小波变换的单样本人脸识别算法研究.pdf

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA专业学位硕士学位论文MASTERTHESISFORPROFESSIONALDEGREE论文题目基于Gabor小波变换的单样本人脸识别算法研究专业学位类别工程硕士学号201222020638作者姓名陈欣指导教师张洪斌教授分类号密级注1UDC学位论文基于Gabor小波变换的单样本人脸识别算法研究（题名和副题名）陈欣（作者姓名）指导教师张洪斌教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学

2、位类别工程硕士工程领域名称电子与通信工程提交论文日期2015年3月30日论文答辩日期2015年5月20日学位授予单位和日期电子科技大学2015年6月日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。STUDYONSINGLESAMPLEFACERECOGNITIONALGORITHMBASEDONGABORWAVELETTRANSFORMAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:M

3、asterofEngineeringAuthor:ChenXinAdvisor:ProfessorZhangHongbinSchoolofElectronicEngineeringSchool:独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，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，也不包含为获得电子科技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谢意

4、。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学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、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要随着智能信息技术的快速发展，人工智能正在逐渐改变人们的生活方式。人脸识别作为人工智能领域的一个重要分支，近年来受到广泛的关注和研究。

5、在一些实际应用场景中，每个人只能获得一张人脸图像作为训练样本，但大多数人脸识别方法在单样本条件下识别率低，甚至有些根本不再适用。本文研究单样本条件下的人脸识别，从Gabor小波变换入手，针对光照、表情和遮挡等可变因素寻求有效的解决方案。本文主要的工作如下：1．首先介绍了一维、二维Gabor小波变换，分析了二维Gabor小波函数中的参数对Gabor核函数的影响，并给出了提取人脸图像的Gabor小波特征的具体过程。2．针对人脸图像中的可变光照问题，利用无直流分量的DCT系数作为特征，以消除线性光照的影响，再将提取

6、的DCT特征与最近邻分类器相结合进行分类。同时将Gabor小波特征与最近邻分类器相结合，利用Gabor小波的局部描述特性，增强识别方法对非线性光照变化的适应能力。实验证明，两种方法都对一定程度上的光照变化有很好的鲁棒性。3．根据通用学习方法的核心思想，将人脸图像的Gabor小波特征用于自适应回归分类(ALRC)，利用主成分分析(PCA)对Gabor特征进行降维。并提出一种改进的增强类模型(ECM)方法，利用与测试人脸图像有最相似变化的辅助样本子集提取通用人脸变化特征，再与单幅训练人脸图像一起构成类模型，最后使

7、用线性回归分类(LRC)方法进行分类识别。实验表明，所提方法对人脸图像中的光照、表情和遮蔽变化有很好的鲁棒性，并且构建增强类模型所需要的辅助样本图像数量比ALRC方法中的更少。4．根据核方法的基本思想，对非线性回归分类方法进行改进，提出一种基于Gabor小波特征的自适应非线性回归分类方法(GANRC)，首先提取测试人脸图像的Gabor小波特征，接着构建自适应类模型，再利用核函数将测试人脸图像的Gabor特征和自适应类模型映射到高维空间，最后根据最小距离准则判断测试人脸图像所属的类。实验证明，该方法对人脸图像中

8、的表情、光照和遮蔽变化有很好的鲁棒性，并且在特征维数较少的情况下就能达到较高的识别准确率。关键词：人脸识别，单样本，Gabor小波变换，线性回归，核函数IABSTRACTABSTRACTWiththerapiddevelopmentofinformationtechnology,artificialintelligenceisgrad-uallychangingthewaypeoplelive.Asa