【摘 要】
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随着技术和设备的发展,生物特征识别技术已广泛应用于监控和执法系统。作为生物识别技术应用最广泛的人脸识别技术,对人工智能的发展产生了积极的影响。然而在一些实际的应用场景中,比如护照验证和视频监控等,每个人只有一张人脸样本图像用于训练,难以从人脸图像信息中提取出足够的判别特征,也就是单个样本的人脸识别问题,此时许多传统的人脸识别方法将不再适用。研究人员提出了很多有效的单样本人脸识别算法,其中采用的主要
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随着技术和设备的发展,生物特征识别技术已广泛应用于监控和执法系统。作为生物识别技术应用最广泛的人脸识别技术,对人工智能的发展产生了积极的影响。然而在一些实际的应用场景中,比如护照验证和视频监控等,每个人只有一张人脸样本图像用于训练,难以从人脸图像信息中提取出足够的判别特征,也就是单个样本的人脸识别问题,此时许多传统的人脸识别方法将不再适用。研究人员提出了很多有效的单样本人脸识别算法,其中采用的主要方法是基于通用学习的方法和基于图像块的方法,然而这些方法中存在面部变化字典和分类器设计不够完善的问题。针对上述问题,本文做的工作主要如下:1.提出一种基于类内变化字典建模的单样本人脸识别方法。该方法通过改进基于通用学习方法中类内变化字典的构造方式,即将辅助集图像通过鲁棒主成分分析算法获得的稀疏误差图像作为更有判别性的面部变化字典来改善识别效果,最后借助扩展稀疏表示框架模型完成分类。在AR、Extended Yale B和LFW三个人脸数据库上分别进行了实验,对比相关算法,本方法提升了识别率,验证了本方法在复杂面部变化影响下的有效性。2.提出基于多阶段分类策略的局部表示方法。该方法首先将训练和测试图像进行分块,使用相关熵度量函数来更好地约束符合非高斯分布的局部块表示残差,以此评估不同块在人脸识别中的重要性。其次在局部表示的基础上采用了多阶段分类策略,在每个阶段丢弃一些累积投票数最少的类,用剩余的类来重新表示测试图像直至只剩一个类,让真实类样本对测试样本的表示更正确,以此实现更好的分类置信度来提升性能。在AR、FERET、Multi-PIE、CAS-PEAL和LFW五个人脸数据库上分别进行了实验,实验结果表明,该方法在人脸存在表情、光照、局部遮挡和小的姿态变化的情况下比其它相关方法表现更好,展现出了本方法的优越性,同时验证了本方法的有效性和鲁棒性。
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