基于lda特征提取的人脸验证方法研究

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1、学校编号１０３９４團书分类号学号２０１３０５９５密级巧走巧托大ｆ全曰制学术学位研究生硕±学位论文基于ＬＤ乂特征提取的人脸验证方法研究Ｆｅａ化ｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏ凸及ａｓｅｄｏｎＬＤＡｆｏｒＦａｃｅ万欢－举科专，：垂識太腳研巧方向：数据挖掘与人工智能‘气巧．指导教师：郭躬德教授誤申请学健别：＿逆魁＿论文提交日期：年月日＇论文评阅人：论文答辩日期：２０１６年５月２５日答辩委员会主席：叶东巧教巧学位授予单位：福建师范大学学位授予日期＞：年月曰，巧

2、杞‘．．．Ｖ望．２０１６年６月：；户／中文摘要中文摘要人脸验证是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一证件，它在验证、出入通行控制、个人设备自动登录等领域有着非常广阔的应用前景。其中，。特征提取是人脸验证中至关重要的环节，同时它也是当前该领域的研究热点在众Ｆ一（ＬＤ多特征提取方法中，基于ｉ浊ｅｒ准则的线性判别分析Ａ）是种较为成功且被广泛应用的特征提取方法。但当ＬＤＡ被直接应用于人脸验证时，它会出现特征提取不足的问题。围绕这个问题：，本文展开研究工作，论文的主要内容概括如下一（１）

3、本文首先提出了种基于ＬＤＡ的特征提取方法—ｏｒＬＤＡ（ＬＤＡｆｏｒｏｖｅ－ｒｒｅｄｕｃｉｎｇｒｏｂｌｅｍ）。该方法通过定义新的类间散度矩阵使其可Ｗ获得更多的类ｐ间分类信息，从而提取到充足的特征用于区分不同的人脸。ＯＲＬ、ＬＦＷ和ＣＫ＋人脸库上的实验结果证明了ｏｒＬＤＡ的有效性。２ｏ一一（）在ｒＬＤＡ的基础上，本文进步提出了种新颖的特征提取方法ＳＳＤＡ（Ｓａｒａｂ－巧ｉｌｉｔｙＯｒｉｅｎｔｅｄＳ加ｃｌａｓｓＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ）来解决ＬＤＡ特征提取不足的问题。ＳＳＤＡ特征提取方法采用

4、了子类的思想。首先，ＳＳＤＡ通过本文所提出的子类分离准则，并结合凝聚式层次聚类法为每个类寻找最优的子类数目。然后，使用子类信息重新定义了类间与类内散度矩阵。最后，ＳＳＤＡ通过利用新定义的类间与类内散度矩阵获取大量有利于分类的人脸特征。实验证明ＳＳＤＡ提取到的人脸特征能够有效地提高分类精度。关键词：人脸验证ｒＬＤＡＳＳＤＡ；线性判别分析；ｏ；ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｄＦａｃｅｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｃｈａｌｌｅ打ｇｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎ化ｅｆｉｅｌ

5、ｄｓｏｆｐａｔｅｒｎ＊ｕｔｃｏｔｅｒｖｓｏｎａｎｅｏｆｒｏｍｎａｌｉｃａｔｏｎｕｃｈ般ｉｅｃｏｇｎｉｉｏｎａｎｄｍｉｉ？化ｈｓａｗｉｄｅｒａｇｉｓｉｉｓｓｐｐｇｐｐ，ｃｒｅｄｅｎｔｔｒｔｔ－ｉａｌｓｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｎａｎｄｅｘｉｃｏｎｔｒｏｌａｕｏｍａｔｉｃｌｏｏｎｆｏｒｅｒｓｏｎａｌｄｅｖｉｃｅｓａｎｄ，ｙ，ｇｐｓｏｏｎ．Ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｓａｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｔｅｐｉｎｆａｃｅｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｌｓｏ，ｉｔｉ

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8、ｃｌａｓｓｔｗｅｅｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ｇｐ）ｔｈｒｏｕｈｄｅｆｉｎ－ｉｎ泣ｎｅｗｃｌａｓｓｂｅｔｗｅｅｎｓｃａｔｅ