基于集成学习的人脸识别研究
发布时间：2020-05-12 22:23
【摘要】：随着信息化时代的到来,利用智能化手段准确有效地识别用户身份,保障信息安全成为一项重要的研究课题。作为生物特征识别技术之一的人脸识别技术以其自然性、隐蔽性和便捷性等优势成为研究的热点。在人脸识别研究中,准确高效是其追求的目标,但由于面部自身的特殊性以及实际应用场景的复杂性,使得现有人脸识别方法在识别性能和泛化能力上均有待进一步提高。集成学习作为机器学习领域热门的研究内容,能够显著提高学习算法的泛化能力,目前已被广泛应用在解决特征选取、分类及回归问题上。鉴于此,本文将集成学习方法引入到人脸识别问题中,旨在改善和优化人脸识别系统的泛化能力,提高识别准确率。本文的主要工作和贡献之处如下:(1)针对传统局部描述子对边缘像素值剧烈变化及噪声敏感的问题,提出一种新的局部描述子:局部均值模式(Local Mean Pattern,LMP)。该算子分别利用水平、垂直及对角方向的灰度值整体变化来刻画纹理信息。为了避免单一特征的局限性和片面性,引入对称局部图结构描述子(Symmetric Local Graph Structure,SLGS)。针对SLGS在垂直方向上纹理信息的缺失提出垂直对称局部图结构描述子(Vertical-Symmetric Local Graph Structure,V-SLGS)。将 LMP 算子和改进前后的SLGS相结合,构造互补的纹理描述空间,提出一种基于等级分数融合决策的人脸识别方法。实验结果表明,相比传统局部描述子,LMP算法对边缘变化及噪声更为鲁棒,且具有良好的可分性。基于等级分数融合决策的人脸识别方法有效降低了误判的可能性,进一步提高了系统的识别准确率。(2)针对局部均值模式应用在人脸识别上缺乏对面部不同区域重要性表示的问题,提出一种基于云模型的权值求取方法。该方法首先利用子图像方法为面部不同区域构建分类器,然后将分类器对不同样本区域的识别率作为云滴输入到逆云模型,生成表征分类器性能和稳定性的特征值,最后利用云的特征值来分配权值,完成定量到定性的转换。为了更好地兼顾整体和局部两方面的决策信息,在经过云加权集成判决后,进一步融入整体判别信息,提出一种整体-局部双加权集成的人脸识别方法。实验结果表明,双加权集成模式有效改善了原始LMP算子应用在人脸识别上的分类性能。(3)针对基于静态加权的人脸识别方法不能自适应调整分类器权值的问题,在综合考虑分类器的统计性能和实际输出分量的分布后,提出一种基于可靠度和可分度动态加权集成的人脸识别方法。相比于静态加权集成方法,该方法能够根据待测目标的不同动态调整分类器的权值,更有针对性地发挥各分类器在集成上的识别优势。在人脸库上的实验结果表明,基于可靠度和可分度动态加权集成的人脸识别方法有效地抑制了高偏差分类器对识别的干扰,提高了系统的分类性能。(4)针对基于卷积神经网络的人脸识别方法中存在有标签训练样本不足及分类机制过于简单的问题,提出一种基于深度协同训练与集成决策的人脸识别方法。该方法首先利用有标签样本初始化卷积神经网络分类器,然后结合Tri-training算法更新训练分类器。为了减少协同训练中可能引入的噪声数据,通过增加标签置信度约束条件来提高标记的准确率。在对未知样本分类时,依据分类器间输出结果的一致性,赋予分类器在决策中不同的权值,最后通过多分类器集成完成分类识别。在YaleB和LFW人脸数据集上实验结果表明,所提方法有效地降低了卷积神经网络模型对有标签样本的依赖,解决了有标签样本不足的问题,多分类器集成判别机制进一步提高了分类模型的泛化能力。
【图文】：
ＡＴＭ机刷脸取款业务。但是由于技术的不完整性，用户刷脸取款的前提条件是到逡逑柜台网点用传统的方式面签开卡才能刷脸取款。逡逑图１．１给出人脸识别技术的几个典型应用实例。图１．１（ａ）是Ｕｎｉｑｕｌ推出的基于人逡逑脸识别的支付平台，为消费者带来“无卡消费的便利”；图１．１（ｂ）是人脸识别技术逡逑应用在智能监控系统中，该系统可以实时捕捉到视频中每个人的面部图像，把提逡逑取的面部特征信息与公安部门提供的犯罪人员库中的信息作对比，快速自动的识逡逑别出人群中的可疑嫌犯，，确保公众安全。图１．１（ｃ）是招商银行推出的ＡＴＭ刷脸取款逡逑业务。取款人无需带卡，只要通过选择“刷脸取款”按钮，输入预留手机号和密逡逑码三步简单操作后就可完成取款。在取款过程中，ＡＴＭ机内置的摄像头会将抓拍逡逑到的面部图像与银行可信图片源进行比对，来确保资金的安全，防止盗刷，最大逡逑限度的保障银行客户资金的安全
变化也是人脸识别需要克服的一个重要难题。随着年龄的增长，人的面部结构会逡逑发生一些细微的形变，不同时期的人脸有很大的特征差异，这些差异会加剧人脸逡逑识别的难度。如图１．２所示，列出影响人脸识别精度的主要因素。逡逑影响人脸识别精度的主要因素逡逑Ｚ年龄变化逦化妆＼逡逑（面部毛发逦ｊ逡逑饰物（如邋ｎ罩）逡逑＼＼＾人与采集设备的位置关系（距离、角度等逡逑面部损伤逡逑图１．２影响人脸识别精度的主要因素逡逑Ｆｉｇｌ邋．２邋Ｔｈｅ邋ｍａｉｎ邋ｆａｃｔｏｒｓ邋ｔｈａｔ邋ａｆｆｅｃｔ邋ｔｈｅ邋ａｃｃｕｒａｃｙ邋ｏｆ邋ｆａｃｅ邋ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ逡逑在现阶段，人脸识别仍然是富有挑战性的研究课题，要想达到真正的实用仍逡逑需进一步的深入研[偂ｅ义希保玻布裳暗墓谕庋绣诚肿村义霞裳白魑恢中碌幕餮胺妒剑饕芯康氖侨绾问褂枚喔鲅捌骼村义辖饩鐾桓鑫侍狻Ｔ缭冢保梗福改辏耍澹幔恚蠛停郑幔欤椋幔睿粼诙裕校粒媚Ｐ停郏保梗莸难芯恐校岢鋈蹂义涎八惴ㄓ肭垦八惴ㄊ欠竦燃鄣奈侍猓郏玻ǎ荨６杂诟梦侍猓樱悖瑁幔穑椋颍逋ü桓龉乖戾义闲缘姆椒ǜ隽丝隙ǖ闹っ鳎郏玻保荩纱说於思裳暗睦砺刍。飧龉乖旆椒ㄥ义暇褪牵拢铮铮螅簦椋睿缢惴ǎ郏玻玻莸某巍＃保梗梗赌辏拢颍澹椋恚幔钐岢隽擞耄拢铮铮螅簦椋睿缢惴ㄋ枷胂嘟腻义希跺义
本文编号：2660930
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