无监督鉴别投影映射（udp）的人脸识别方法的研究(源码)【字数：6577】
摘 要在20世纪，人脸识别成了人工智能研究的热点技术，一开始被广泛运用于公安部门例如对罪犯的档案的管理以及破案，在时代的变迁与科技的飞速发展的背景下，更加快速、有效、便捷的人脸识别技术变得越来越迫切，另外，国家的安全、社会的经济安全和商业这一块，人脸识别都有着重大的运用。因此，人脸识别的研究，在学术上不但具有重要的价值，同时也具有理论与技术上的重大意义。自21世纪以来，一些比较传统的个人身份验证的手段出现例如数字密码、IC卡等来保护公民的财产安全，但是这些传统手段依然无法满足现代社会公民财产的安全的需要因为这些手段通常可以被破译、盗用、伪造等。于是，类似指纹、语音、人脸的生物特征的识别方式开始出现。指纹识别首先被投入并且被广泛使用，不过又常常收到自身或者外界条件的限制会出现误判情况，也不能保证公民的财产安全，于是，指纹识别技术也无法满足人们的需求。使用MATLAB可以被作为图像预处理块并被嵌入人脸识别系统，实现一个集多种预处理方法于一体的人脸图像预处理仿真系统，并能用灰度直方图象的对比直方图实现人脸图像的判定。
目 录
第一章 绪论 1
1.1 论文选题背景 1
1.2 人脸识别的研究意义 1
1.3 人脸图像识别的应用前景 1
1.4 论文的组织结构 2
第二章 相关开发技术 3
2.1 开发平台MATLAB 3
2.2 开发语言 3
第三章 人脸识别算法 5
3.1 线性子空间算法 5
3.1.1 主成分分析PCA 5
3.1.2 线性鉴别分析LDA 5
3.1.3 独立成分分析ICA 5
3.2 非线性子空间算法 5
3.2.1 流形学习算法 5
3.2.2 UDP算法 6
第四章 UDP算法在人脸识别中的应用 7
4.1 基于正交化的UDP最佳鉴别矢量算法概述 7
4.1.1 基于标准正交性的UDP最佳鉴别矢量算法 7
4.1.2 基于正交化的UDP算法思想 7
4.2 实验与分析 9
4.2.1 正交化UDP在Yale库上的压缩维数 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
变化实验 9
4.2.2 UDP及正交化UDP在Yale库上的训练样本数变化实验 11
结束语 12
致 谢 13
参考文献 14
第一章 绪论
1.1 论文选题背景
随着科技与时代的飞速发展，人脸识别技术在许多保护人身财产安全的方面取得了广泛的应用如：安全验证、公安系统、身份验证。除此以外，人脸识别还在视频会议、档案的管理以及医学方面也有着很重要的作用。因此人脸识别技术在逐步变成人们在人工智能领域研究的热点问题。
利用机器对人脸的自动识别功能有非常大的挑战性，因为人脸自身的面部的就够复杂加上因为肌肉运动是人脸变成一种非刚性物体是人脸识别更加困难。并且人脸还会随着年龄的增长而变化，表情的丰富性，以及受到光照、成像距离等因素而变化，会造成人脸识别的图像有很大的在差异性。除此之外，同一个人的不同面部的图像还会受到外界条件的限制，随着外界条件的变化而发生改变，于是这给人脸识别算法的分析带来很大的困难。
人脸识别是当代模式识别的一个前沿课题，但这也只是处于研究阶段还不是实用化阶段。尽管人可以没有丝毫困难地根据人脸分辨一个人，但是利用计算机自动进行人脸识别还存在许多困难。人脸识别的困难除了上面所说的自身的原因以及外界条件的限制，还包括图像含有大量的数据，输入的数据可能成百上千，而每个像素都有自己的灰度级，更加增加了计算复杂度的困难性。在现有的识别方法中，根据人脸图像提取出的具有特征的信息来对数据库搜索的方法有效快捷，而运用拓扑属性图来确定匹配度的方式相对来说更加快。
1.2 人脸识别的研究意义
对人脸识别的研究不论在理论还是在技术上又有着重大的意义：一是能够推进人类对自身视觉系统本身的认识；二是能够满足人工智能领域的需要。其包含了许多方面的内容，例如心理学、生理学、神经网络等领域，在推动各个学科领域的发展方面具有重要的理论意义。
1.3 人脸图像识别的应用前景
现代社会，人脸识别系统在很多方面都有着举重若轻的作用，特别是在一些机关单位的安全、网络安全、物业的管理、只智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、高铁身份验证、计算机登录验证。当然，我国也在这些方面做出了较好的贡献，国家的863项目“面像检测与识别核心技术”就标志了我国在人脸识别这一当今热门科研领域掌握一定的核心技术。
目前可以看到人脸识别将拥有广阔的应用前景，如表11中枚举的例子就是其中正在实现或已经实现的应用。
表11 人脸识别的应用
应用
优点
缺点
信用卡、汽车驾驶证、个人身份证身份验证
图像摄取可控
图像分割可控
图像质量好
需要建立庞大的数据库
嫌犯照片匹配
图片质量不统一
多幅图像可用
潜在的巨大图像库
互联网应用
视频信息价值高
多人参与
存在虚假
银行储蓄安全
监控效果好
图像分割不可控
图片质量较差
人群监测
图像质量高
可利用摄像图像
图像分割自由
图像质量低
实时性
1.4 论文的组织结构
论文结构安排如下：
第一章课题介绍。介绍了课题的背景以及意义，人脸识别技术的发展现状和应用前景，然后简明地介绍本论文的章节安排。
第二章开发技术。介绍了实现无监督鉴别投影映射（Unsupervised Discriminant Projection，UDP）所需要的开发平台MATLAB的来源、特点和在本论文中发挥的作用。阐述了MATLAB应用的现状和从中受到的启示。
第三章人脸识别算法介绍与分析。介绍了UDP算法的思想以及准则与步骤，对UDP算法和其他算法相比较的优点以及自身的缺点进行简要分析。
第四章UDP算法在人类识别中的应用。介绍了改进UDP算法的方法，用改进后的UDP算法与其他算法在Yale人脸库中进行分析，比较后对比实验结果从而验证改进的有效性。
目 录
第一章 绪论 1
1.1 论文选题背景 1
1.2 人脸识别的研究意义 1
1.3 人脸图像识别的应用前景 1
1.4 论文的组织结构 2
第二章 相关开发技术 3
2.1 开发平台MATLAB 3
2.2 开发语言 3
第三章 人脸识别算法 5
3.1 线性子空间算法 5
3.1.1 主成分分析PCA 5
3.1.2 线性鉴别分析LDA 5
3.1.3 独立成分分析ICA 5
3.2 非线性子空间算法 5
3.2.1 流形学习算法 5
3.2.2 UDP算法 6
第四章 UDP算法在人脸识别中的应用 7
4.1 基于正交化的UDP最佳鉴别矢量算法概述 7
4.1.1 基于标准正交性的UDP最佳鉴别矢量算法 7
4.1.2 基于正交化的UDP算法思想 7
4.2 实验与分析 9
4.2.1 正交化UDP在Yale库上的压缩维数 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
变化实验 9
4.2.2 UDP及正交化UDP在Yale库上的训练样本数变化实验 11
结束语 12
致 谢 13
参考文献 14
第一章 绪论
1.1 论文选题背景
随着科技与时代的飞速发展，人脸识别技术在许多保护人身财产安全的方面取得了广泛的应用如：安全验证、公安系统、身份验证。除此以外，人脸识别还在视频会议、档案的管理以及医学方面也有着很重要的作用。因此人脸识别技术在逐步变成人们在人工智能领域研究的热点问题。
利用机器对人脸的自动识别功能有非常大的挑战性，因为人脸自身的面部的就够复杂加上因为肌肉运动是人脸变成一种非刚性物体是人脸识别更加困难。并且人脸还会随着年龄的增长而变化，表情的丰富性，以及受到光照、成像距离等因素而变化，会造成人脸识别的图像有很大的在差异性。除此之外，同一个人的不同面部的图像还会受到外界条件的限制，随着外界条件的变化而发生改变，于是这给人脸识别算法的分析带来很大的困难。
人脸识别是当代模式识别的一个前沿课题，但这也只是处于研究阶段还不是实用化阶段。尽管人可以没有丝毫困难地根据人脸分辨一个人，但是利用计算机自动进行人脸识别还存在许多困难。人脸识别的困难除了上面所说的自身的原因以及外界条件的限制，还包括图像含有大量的数据，输入的数据可能成百上千，而每个像素都有自己的灰度级，更加增加了计算复杂度的困难性。在现有的识别方法中，根据人脸图像提取出的具有特征的信息来对数据库搜索的方法有效快捷，而运用拓扑属性图来确定匹配度的方式相对来说更加快。
1.2 人脸识别的研究意义
对人脸识别的研究不论在理论还是在技术上又有着重大的意义：一是能够推进人类对自身视觉系统本身的认识；二是能够满足人工智能领域的需要。其包含了许多方面的内容，例如心理学、生理学、神经网络等领域，在推动各个学科领域的发展方面具有重要的理论意义。
1.3 人脸图像识别的应用前景
现代社会，人脸识别系统在很多方面都有着举重若轻的作用，特别是在一些机关单位的安全、网络安全、物业的管理、只智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、高铁身份验证、计算机登录验证。当然，我国也在这些方面做出了较好的贡献，国家的863项目“面像检测与识别核心技术”就标志了我国在人脸识别这一当今热门科研领域掌握一定的核心技术。
目前可以看到人脸识别将拥有广阔的应用前景，如表11中枚举的例子就是其中正在实现或已经实现的应用。
表11 人脸识别的应用
应用
优点
缺点
信用卡、汽车驾驶证、个人身份证身份验证
图像摄取可控
图像分割可控
图像质量好
需要建立庞大的数据库
嫌犯照片匹配
图片质量不统一
多幅图像可用
潜在的巨大图像库
互联网应用
视频信息价值高
多人参与
存在虚假
银行储蓄安全
监控效果好
图像分割不可控
图片质量较差
人群监测
图像质量高
可利用摄像图像
图像分割自由
图像质量低
实时性
1.4 论文的组织结构
论文结构安排如下：
第一章课题介绍。介绍了课题的背景以及意义，人脸识别技术的发展现状和应用前景，然后简明地介绍本论文的章节安排。
第二章开发技术。介绍了实现无监督鉴别投影映射（Unsupervised Discriminant Projection，UDP）所需要的开发平台MATLAB的来源、特点和在本论文中发挥的作用。阐述了MATLAB应用的现状和从中受到的启示。
第三章人脸识别算法介绍与分析。介绍了UDP算法的思想以及准则与步骤，对UDP算法和其他算法相比较的优点以及自身的缺点进行简要分析。
第四章UDP算法在人类识别中的应用。介绍了改进UDP算法的方法，用改进后的UDP算法与其他算法在Yale人脸库中进行分析，比较后对比实验结果从而验证改进的有效性。
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