本文選題：人臉性別識別 + 特征融合　； 參考：《南京郵電大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：基于人臉圖像的性別識別在人機(jī)交互、智能監(jiān)控、視頻檢索等領(lǐng)域中有著廣闊的應(yīng)用前景,近年來已經(jīng)發(fā)展成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)課題。與其它識別問題一樣,人臉性別識別系統(tǒng)的基本框架需要包括特征描述和分類器設(shè)計兩方面。一方面,人臉的描述特征可以分為全局特征和局部特征兩大類,兩種特征的作用不同具有互補(bǔ)性,而傳統(tǒng)的人臉性別識別方法在特征提取方面主要是針對單一特征,必定會影響最終的識別率;另一方面,傳統(tǒng)的性別識別分類器主要有支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)、Adaboost和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,由于SVM是針對二分類問題提出的,因此SVM在人臉性別識別問題上被應(yīng)用得最為廣泛,但是這些傳統(tǒng)分類方法對有部分遮擋人臉的識別效果并不理想。為了解決上述兩個問題,本文提出將全局特征和局部特征進(jìn)行融合得到人臉的描述特征,該人臉描述特征較單一特征包含了人臉更多的有用信息。此外,由于稀疏表示已被成功應(yīng)用于人臉識別領(lǐng)域,其對于存在光照,表情及遮擋等情況下的人臉識別具有很強(qiáng)的魯棒性,因此本文將稀疏表示應(yīng)用于人臉性別識別問題中,并在此基礎(chǔ)上引入了類字典和字典學(xué)習(xí)進(jìn)一步提高了識別率。本文的研究工作如下:(1)深入調(diào)研了目前常用的人臉性別識別方法。綜述了目前在人臉性別識別領(lǐng)域中常用的人臉特征提取方法和常用的人臉性別分類方法。(2)提出了基于單特征和類字典的稀疏人臉性別識別方法。首先,鑒于稀疏表示在人臉識別領(lǐng)域中的成功應(yīng)用,本文將稀疏表示應(yīng)用于人臉性別識別問題中,提出了基于宏字典的稀疏人臉性別識別方法。然后,在基于宏字典的稀疏人臉性別識別方法基礎(chǔ)上,提出了基于類字典的稀疏人臉性別識別改進(jìn)方法。最后,分別基于PCA、LBP和2D-Gabor特征,在CAS-PEAL人臉庫上比較了兩種方法的識別率,通過實(shí)驗證明了在單特征條件下,基于類字典的稀疏人臉性別識別方法識別效果更好。(3)提出了基于特征融合和類字典學(xué)習(xí)的新型稀疏人臉性別識別方法。首先,由于全局特征和局部特征在表征人臉方面作用不同且具有互補(bǔ)性,本文將全局特征和局部特征進(jìn)行融合,使用融合特征作為人臉的描述特征,通過實(shí)驗證明融合特征的識別率較單一特征要高。然后,由于不經(jīng)過字典學(xué)習(xí)的類字典對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的表征能力有限,本文通過字典學(xué)習(xí)算法得到經(jīng)過學(xué)習(xí)的類字典并將其應(yīng)用于人臉性別分類,通過實(shí)驗比較了未經(jīng)過學(xué)習(xí)的類字典和分別經(jīng)過三種字典學(xué)習(xí)算法得到的類字典的識別率,證明了經(jīng)過學(xué)習(xí)的類字典的識別率較未經(jīng)過學(xué)習(xí)的類字典更高并且通過RLS-DLA算法得到的類字典的識別率最高。接著,本文介紹了在稀疏表示識別問題中三種常用的稀疏表示向量求解方法,并從識別率和計算時間兩個方面對這三種方法進(jìn)行了比較實(shí)驗,發(fā)現(xiàn)正交匹配追蹤算法的綜合性能最好。最后,通過實(shí)驗比較了本文方法與SVM方法分別對有遮擋人臉和無遮擋人臉的識別率,在無遮擋人臉的識別方面,SVM方法稍好于本文方法,但是在有遮擋人臉的識別方面,本文提出方法要明顯優(yōu)于SVM方法,證明了本文提出方法的有效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1769429