基于分?jǐn)?shù)階傅里葉相位譜的人臉識別研究.pdf

1、作為當(dāng)下信息技術(shù)和人機(jī)交互領(lǐng)域最熱門的研究方向之一，人臉識別技術(shù)得到了科研工作者的大量研究并在現(xiàn)實(shí)社會諸多領(lǐng)域逐步得到應(yīng)用。相較于其它生物特征識別技術(shù)，人臉識別在個人身份驗(yàn)證方面具有簡潔高效等應(yīng)用優(yōu)勢，極具科研價值和應(yīng)用前景。近幾十年內(nèi)大量的識別算法和實(shí)現(xiàn)方式產(chǎn)生，并在國際權(quán)威人臉識別數(shù)據(jù)庫中實(shí)現(xiàn)了很高的識別精度。但是，目前人臉識別技術(shù)仍然面臨諸如光照不足、小樣本、圖像采集設(shè)備局限等多方面問題，在金融支付、信息隱私保護(hù)等實(shí)際場景中的應(yīng)用

2、受到局限。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換（FRFT）作為一種基于變換域的方法，可以將灰度人臉圖像映射到Fourier域進(jìn)行分析，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)更有效的特征提取，而且具有更好的普適性和靈活性，因此基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的人臉識別相對于傳統(tǒng)特征提取方法具有優(yōu)越性。本文通過理論論證和實(shí)驗(yàn)分析，證實(shí)所提出的基于FRFT相位譜的人臉識別方法較原有同類型方法在識別率和魯棒性方面具有提高，主要內(nèi)容如下：
　　本文首先分析了多樣本和單樣本人臉識別目前發(fā)展?fàn)顩r及面臨

3、的難點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上提出利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換提取人臉特征的方法。介紹了FRFT的基本定義、主要性質(zhì)和快速離散算法，著重研究了其二維形式以及在人臉識別中的應(yīng)用，詳細(xì)對比分析了人臉樣本圖像在分?jǐn)?shù)階Fourier域的相關(guān)性質(zhì)，從信號分析和圖像處理兩方面證實(shí)了分?jǐn)?shù)階Fourier域相位部分包含更多底層判別特征，有利于特征提取和識別。
　　在人臉全局特征提取方面，本文提出了一種基于多階次FRFT相位譜帶加權(quán)融合的人臉識別方法。通過采用分?jǐn)?shù)階傅

4、里葉逆變換獲得樣本FRFT相位譜，消除了樣本中的冗余信息并提取相位特征；通過對信息融合方式進(jìn)行優(yōu)選，對FRFT相位譜進(jìn)行譜帶劃分和融合，不需要進(jìn)行圖像到向量的轉(zhuǎn)換并且能很好保留原始樣本判別特征；通過采用貪心算法選取階次參數(shù)，并提出二維判別準(zhǔn)則為選取階次分配權(quán)重平衡不同階次特征，充分利用不同階次Fourier域內(nèi)包含的平滑信息和細(xì)節(jié)信息，有效降低外部因素尤其是光照對人臉圖像的影響，進(jìn)一步提升算法識別效率和魯棒性。
　　針對系統(tǒng)中只有

5、一張樣本存儲或登記的情況，本文提出了一種基于FRFT相位譜多流形特征匹配的單樣本人臉識別算法。通過FRFT相位譜表征人臉能夠有效發(fā)現(xiàn)樣本內(nèi)部不受年齡影響的本質(zhì)特征，提高算法對年齡因素的魯棒性。通過樣本分塊化處理使算法充分利用樣本局部特征和局部相位譜塊間的幾何信息，專注于對圖像細(xì)節(jié)信息的把握，并且解決了單一訓(xùn)練樣本無法通過傳統(tǒng)算法估算類內(nèi)散度矩陣的問題。受局部線性嵌入算法近鄰點(diǎn)線性重構(gòu)啟發(fā)提出流形間重構(gòu)間距準(zhǔn)則進(jìn)行分類識別的方法。