基于概率隱語義分析的人臉識別.pdf

1、人臉識別作為一種重要的生物識別技術(shù),在很多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。目前國內(nèi)外已經(jīng)有了一些比較成熟的人臉識別技術(shù),例如特征臉、本征臉、拉普拉斯臉等。然而人臉本身作為生物特征的復(fù)雜性和人臉圖像采集中的諸多不確定因素,導(dǎo)致人臉識別的實際研究中存在著諸多困難。
　　 尋求緊湊、魯棒和有意義的特征表示空間對于人臉識別系統(tǒng)的性能具有重要影響。本文通過引入概率隱語義分析(PLSA)模型從一個新的角度來表示人臉圖像。源于文本處理領(lǐng)域的PLSA模型是一

2、種刻畫文檔與詞匯間隱含語義關(guān)系的混合生成模型,已被廣泛應(yīng)用于自然語言理解和計算機視覺等領(lǐng)域中。我們將PLSA模型用于人臉識別的研究中,并且取得了一定的成果。本文主要研究工作和創(chuàng)新點總結(jié)如下:
　　 1、將文本處理領(lǐng)域的PLSA模型引入人臉識別的研究中,提出一種新的基于PLSA模型的統(tǒng)計人臉表示方法。該方法將人臉圖像看作由視覺切片為詞匯構(gòu)成的文檔,利用PLSA模型自動抽取視覺切片和人臉圖像之間的隱主題分布；然后將每個視覺切片在若干

3、顯著隱主題上的后驗概率作為該切片的統(tǒng)計特征,并結(jié)合其在圖像空間中的位置關(guān)系構(gòu)建人臉圖像的全局向量表示。該表示方法具有直觀的物理含義,并可作為任意分類器的輸入。
　　 2、提出Spatial-PLSA模型。PLSA模型建立在Bag of Words的假設(shè)下,忽略了文檔的語法結(jié)構(gòu),丟棄了詞與詞之間的結(jié)構(gòu)等有用的先驗信息。針對該模型的不足,本文在PLSA模型的基礎(chǔ)上,加入原始圖像中視覺詞匯間的空間結(jié)構(gòu)信息,使變換后的特征包含了更多的先