單樣本人臉識(shí)別方法的研究.pdf

1、在過(guò)去的幾十年間，人臉識(shí)別作為人工智能領(lǐng)域中的重要研究課題，得到了廣泛的關(guān)注和研究。本文研究單樣本人臉識(shí)別問(wèn)題，從“構(gòu)造虛擬樣本”入手，針對(duì)姿態(tài)、光照和表情等可變因素而尋求不同的解決途徑。本文主要的創(chuàng)新和研究工作總結(jié)如下：
　　(1)針對(duì)多姿態(tài)人臉識(shí)別問(wèn)題，提出了一種可合成不同姿態(tài)人臉圖像的方法，并利用離散小波變換濾除人臉圖像中因表情變化和遮擋而帶來(lái)的高頻信息，在ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出方法的有效性。
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2、2)鑒于Gabor特征和LBP特征對(duì)表情、光照變化比較魯棒，引入互信息作為L(zhǎng)GBP圖譜相似性的度量。實(shí)驗(yàn)表明，該方法相對(duì)于PCA、LPS、LGBPHS等方法在表情、光照變化下的識(shí)別性能有不同程度的改善。
　　(3)提出了單圖像重采樣子空間方法。通過(guò)“間隔重采樣”為每幅圖像構(gòu)造虛擬圖像，之后為每幅圖像建立子空間并使用子空間距離進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)證明，該方法具有較好的光照魯棒性和表情魯棒性。
　　(4)在傳統(tǒng)k近鄰算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)