基于半监督学习的人脸识别算法研究.pdf

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2、~~~tt*~ey~~~fu~X~~$~$*~~-A~~~*$~fi~~,ey~*ffl~~,~~~BM~~1tu~~f*f¥,~c~~wi1::x0%1)jjjit~:~E3~Jj:tv'YiF6B3El分类号密级注1UDC学位论文基于半监督学习的人脸识别算法研究（题名和副题名）卢小玲（作者姓名）指导教师张勇副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业计算数学提交论文日期2015.05.11论文答辩日期2015.05.20学位授予单位和日期电子科技大学2015年6月28日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国

3、际十进分类法UDC》的类号。RESEACHOFFACERECOGNITIONALGORITHMBASEDONSEMI-SUPERVISEDLEARNINGMETHODAMasterDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ComputationalMathematicsAuthor:LuXiaolingAdvisor:Prof.ZhangyongSchool:SchoolofMathematicalSciences摘要摘

4、要人脸识别，作为目前模式识别领域研究热点之一，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度，集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化,其中的关键是利用降维

5、算法进行特征提取。本文主要研究半监督学习在人脸识别算法中的应用，主要研究内容及创新点如下：1、研究子空间方法与半监督人脸识别，介绍了自训练的主成分分析方法(PCA)和线性判别分析方法(LDA)方法，向训练集中加入未标记图片，通过更新训练器的方式，同时利用未知样本与已知样本。以上方法是线性方法，针对人脸可能具有非线性特征，本文通过核映射，将算法扩展到非线性的高维数的空间，提出半监督的基于核的PCA算法（SKPCA），核心思想是利用非线性变换和核函数，解决识别问题，这个方法好处就是能够保持图像的非线性特征，使算法性能更高。在人脸数据上的

6、实验表明加入半监督学习比无监督学习的识别效果更好，核方法优于线性方法，具有更好的识别率。2、介绍了局部保持投影算法(LPP)算法，并提出了一种改进半监督LPP算法(SDLPP)。LPP算法是通过保持数据的局部位置关系而提出的人脸识别算法，它通过构造近邻矩阵，使得原本距离很近的点投影之后也能保持位置相近，本文提出了SDLPP算法则是在此基础上结合直接线性判别方法(DLDA)和半监督学习，而得到的一种新的人脸识别算法，数值实验表明加入半监督学习具有更好的识别性。3、在SDA人脸识别基础上，结合DCT频域变换，提出一种半监督判别力度分析算

7、法（SSDPA）算法。通过DCT变化计算DCT系数,然后计算DCT系数的半监督判别力（SSDP）,然后利用SSDP进行投影提取特征。实验结果表明，SSDPA能较好解决LDA维数受限制的缺点，获得较好的识别性能。关键词：人脸识别，半监督学习，特征提取，判别分析IABSTRACTABSTRACTFacerecognition,asoneofthehotestresearchfieldsofpatternrecognition,isbasedonfacialfeaturesofpersons’biometricsinformation.F

8、aceRecognitionSystembeganinthe1960s,ithaslastfor30yearswiththedevelopmentofcomputertechnologyandopticalimagetechnolog