基于特征融合的人脸识别算法研究

作     者：杜俊强 

作者单位：东北大学 

学位级别：硕士

导师姓名：贾明兴

授予年度：2014年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：人脸识别 Gabor小波 LBP LPQ 特征融合 

摘      要：人脸识别是一项极具有发展潜力的生物特征识别技术,研究人脸识别技术具有十分重要的理论和应用价值。最近几年,人脸识别技术取得了前所未有的发展。然而,现有的人脸识别算法很难达到人们要求的精度,所以未在现实生活中得到广泛的应用。特别是在非理想条件下（采集图像中存在光照变化、摄像方位变异以及其它干扰）面对大规模人脸数据库的时候,识别的精度会急剧下降。为了解决不可控条件下的大规模数据库的人脸识别率低的问题,本文以国家科技支撑计划为背景,采用基于特征融合的思想,对人脸识别算法进行了以下研究。（1）进一步分析了当前的人脸识别技术的研究现状、存在的难点以及未来的发展方向。同时,对人脸图像的预处理算法进行了一定的研究。人脸图像的预处理就是将由图像采集设备采集到的人脸图像调整成规范化的图像,主要包括三个环节：人脸检测和眼睛定位、几何规范化、灰度规范化。（2）研究了人脸识别的常用方法。通过分析Gabor小波变换、局部二值模式（LBP）、局部相位量化（LPQ）、主成分分析（PCA）以及线性鉴别分析（LDA）等算法,充分考虑上述特征提取算法的优缺点,提出了特征融合方法。第.,局部特征提取算法分块统计直方图时,采用一种算法的多种分块方法,弥补块与块之间丢失的变化信息。第二,局部特征提取算法获得的特征,采用全局特征提取算法进行降维,去除冗余特征信息,增强分类能力。第三,采用LBP、LPQ和Gabor小波特征提取算法融合,综合利用三种算法的优点,达到更优的识别效果。基于三种不同的融合策略,提出了总体融合方法。为了获得总体融合方法中各个组成部分的贡献大小,采用遗传算法对其进行寻优,获得最佳权值。（3）针对本文提出的基于特征融合的方法在大规模不可控数据库FRGC上面进行了测试,并获得了96.45%首选识别率,满足了国家科技支撑计划对首选识别率的要求。