基于局部特征学习的人脸识别算法研究

来源 :中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所) | 被引量 : 0次 | 上传用户:killeverrui
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局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)是人脸识别中的一种有效特征描述子。与实值描述子相比,二值描述子可以有效节省内存,实现更快的计算速度,且对外部环境的变化具有较强的鲁棒性,具有较高的研究价值。然而,二值描述子在量化过程中丢失了大量有利于识别结果的细节信息。同时,传统的手提二值描述子对某些非受限环境下的干扰(例如:表情,姿态,模糊)鲁棒性较差。当图像中的人脸带有一定的偏转角度或存在图像模糊时,手提二值描述子的准确率通常会大幅下降。本文针对以上问题提出了三种基于特征学习的人脸识别方法:可以保留更多细节信息的N值人脸描述子,具有姿态不变性的二值人脸描述子,以及具有模糊不变性的二值人脸描述子。针对二值描述子量化过程中信息丢失问题,本文提出了一种用于人脸识别的多尺度多响应描述子。该方法首先利用特征学习的方法得到投影矩阵和量化阈值,并进一步构造多响应量化函数以获得紧凑且自适应的多响应描述子(Multiple Response Descriptor,MRD)。此外,本文提出了一种多尺度多响应描述子(Multiscale Multiple Response Descriptor,MMRD)将多个尺度提取的MRD串联起来共同表示每个人脸样本。相比于MRD,MMRD保留了更多人脸图像的细节信息。本论文算法在四个广泛使用的人脸数据集进行了实验:FERET,LFW,CAS-PEAL-R1和Pa SC,并证明该方法在人脸识别率上要超过十余种具有代表性的人脸识别方法。针对二值描述子对不同面部姿态鲁棒性较差的问题,本文提出了基于特征学习的具有姿势不变性的二值描述子(Pose-Invariant Binary Descriptor,PIBD)。该方法提出了一种新颖的空间像素差矢量(Spatial Pixel Difference Vector,SPDV)表述图像的空间信息与纹理信息,并将从训练集中提取的SPDV进行聚类以得到描述人脸成分分布情况的面部识别模型。本论文算法在五个广泛应用的数据集上进行了实验:FERET,LFW,YTF,CPLFW和CFP,并与十余种具有代表性的方法进行了比较。实验结果显示在不受限环境下该方法要优于其他几种基于特征学习的二值描述子与手提二值描述子。针对二值描述子对模糊图像鲁棒性较差的问题,本文提出了基于特征学习的具有抗模糊功能的二值描述子(Blur Invariant Binary Descriptor,BIBD)。该方法通过最大化对应同一对象清晰与模糊图像之间的相关性学习投影矩阵与码书。本论文算法在FERET和CMU-PIE数据库上进行了人脸识别实验。实验结果表明所提方法的抗模糊性能要优于一些现有的二值描述子。
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