CN108319891A - 基于稀疏表达和改进的lda的人脸特征提取方法 - Google Patents

基于稀疏表达和改进的lda的人脸特征提取方法 Download PDF

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康齡泰
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马斌
焦小龙
童欣宇
张烜
王辉
王斌
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Abstract

本发明涉及一种人脸识别技术领域，是一种基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法，包括以下步骤：第一步建立人脸库；第二步将人脸库中的人脸图像均采样为37×30像素的人脸图像；第三步将人脸库内训练库中存储的训练数据路径加载至人脸识别算法中进行训练；第四步，将人脸库内待识别库中存储的待识别人脸图像加载至人脸识别算法中进行识别。本发明采用MOD算法将人脸图像从灰度域变换至稀疏域，将稀疏矩阵作为表达人脸图像的数据源，通过改进的LDA算法将稀疏矩阵变换至子空间，对其降维以提取特征，最后输至分类器分类，因此本发明将人脸图像进行稀疏域的编码，去除大量的噪声和冗余信息，更好的保留分类信息，提高识别率，缩短识别时间。

Description

基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法
技术领域
本发明涉及一种人脸识别技术领域，是一种基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法。
背景技术
人脸识别是计算机、信息、自动化三门学科的交叉结合的应用技术，人脸特征提取是人脸识别关键步骤，基于PCA、2DPCA和LDA的人脸特征方法已被提出，其中PCA+LDA算法提高了人脸识别率，该算法运用PCA进行降维，然后通过LDA进行特征提取，PCA使用较少的数据维度并保证在降维后能够最大化保持数据的内在信息，但是这样投影后对数据的区分作用不大，反而可能使得数据点揉杂在一起无法区分，而LDA是为了使得降维后的数据点尽可能地容易被区分，两种算法的结合起到了相互补充的作用，非常有效的提取了人脸特征，有利于人脸分类，但其直接从灰度空间中提取人脸数据，所提取的人脸数据中其中含有大量的噪声和冗余信息，降低了识别率并延长了识别时间，其他通过经典的变换方法例如傅立叶变换、小波变换等方式进行人脸特征提取时，也存在提取的人脸数据中存在噪声和冗余信息的问题。
发明内容
本发明提供了一种基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决现有人脸特征提取方法所提取的人脸特征数据中存在大量噪声和冗余信息，降低了识别率，延长了识别时间的问题。
本发明的技术方案是通过以下措施来实现的：一种基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法，包括以下步骤：
第一步：根据每个人的人脸特征建立与之对应的人脸库，每个人的人脸库均包括一个训练库和一个待识别库，之后进入第二步；
第二步：将每个人人脸库中的人脸图像均采样为37×30像素的人脸图像，之后进入第三步；
第三步：将全部训练库中存储的人脸图像加载至人脸识别算法中进行训练，具体过程如下：
(1)将训练库中存储的二维人脸图像矩阵改写成向量形式的训练样本Y，Y＝[y1,y2…yi…yn]，其中Y∈Rm×n,yi∈Rm×1表示单个训练样本，n为样本个数；
(2)将训练样本Y通过MOD字典学习算法得到过完备字典D以及Y在稀疏域的表达X，过程如下：
a、初始化，初始K＝0，构造一个初始字典D(0)∈Rm×n，对D(0)列规范化；
b、进行稀疏编码，获得稀疏矩阵X，即从k＝1开始迭代，根据式(1)采用追踪算法求解每个稀疏向量xi，并获得一个稀疏矩阵X；
其中，i＝1,2,…n，T0表示图像块的稀疏度；
d、输出最后得到的完备字典D，之后进入第四步；
(3)采用改进的线性判别准则LDA算法对稀疏矩阵X进行降维，将稀疏矩阵X变换为子空间的矩阵W，具体过程如下：
a、设c类人共有qi张人脸,通过类均值mi和总均值mo获得类间散射矩阵Sb和类内散射矩阵Sw，类均值mi、总均值mo、类间散射矩阵Sb和类内散射矩阵Sw如下所示：
其中，(mi-mo)T·(mi-mo)为mi到mo欧氏距离的平方；
b、结合类间散射矩阵Sb和类内散射矩阵Sw并基于Fisher线性判别准则获得式(7)，式(7)如下：
其中，Wopt＝[W1W2…WM]是Sb*Sw-1的特征向量对应的前M个最大特征值；
c、通过式(7)求解Wopt所对应的特征向量组成的矩阵W，即W为稀疏矩阵X变换为子空间的矩阵，W＝[w1，w2，w3，...，wi]，之后进入第五步；
(4)用分类器进行分类识别，完成训练库的人脸特征提取，之后进入第四步；
第四步，将人脸库内待识别库中存储的待识别人脸图像加载至人脸识别算法中进行识别，人脸识别算法的计算过程同第三步。
下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：
上述第一步中每个人的人脸库均至少包括10张人脸图像，其中训练库储存至少9张人脸图像，待识别库储存1张人脸图像，10张人脸图像需在多姿态、多面部表情和不同照明条件下通过捕捉、裁剪并标准化生成。
上述每张人脸图像的像素可为92×112。
上述第三步的第(4)步中可通过基于径向基核函数(RBF)的SVM分类器进行分类识别，完成人脸特征提取。
本发明采用MOD算法将人脸图像从传统的灰度空间变换至稀疏空间，将稀疏矩阵作为表达人脸图像的数据源，然后通过改进的LDA算法将稀疏矩阵变换至子空间，对其降维以提取特征，最后输至分类器进行分类，因此本发明通过将人脸图像进行稀疏域中的编码去除大量的噪声和冗余信息，更好的保留分类信息，提高识别率，缩短识别时间。
附图说明
附图1为本发明的流程图。
具体实施方式
本发明不受下述实施例的限制，可根据本发明的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。
下面结合实施例及附图对本发明作进一步描述：
实施例1：如附图1所示，该基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法，包括以下步骤：
第一步：根据每个人的人脸特征建立与之对应的人脸库，每个人的人脸库均包括一个训练库和一个待识别库，之后进入第二步；
第二步：将每个人人脸库中的人脸图像均采样为37×30像素的人脸图像，之后进入第三步；
第三步：将全部训练库中存储的人脸图像加载至人脸识别算法中进行训练，具体过程如下：
(1)将训练库中存储的二维人脸图像矩阵改写成向量形式的训练样本Y，Y＝[y1,y2…yi…yn]，其中Y∈Rm×n,yi∈Rm×1表示单个训练样本，n为样本个数；
(2)将训练样本Y通过MOD字典学习算法得到过完备字典D以及Y在稀疏域的表达X，过程如下：
a、初始化，初始K＝0，构造一个初始字典D(0)∈Rm×n，对D(0)列规范化；
b、进行稀疏编码，获得稀疏矩阵X，即从k＝1开始迭代，根据式(1)采用追踪算法求解每个稀疏向量xi，并获得一个稀疏矩阵X；
其中，i＝1,2,…n，T0表示图像块的稀疏度；
c、更新字典，通过训练样本Y和稀疏矩阵X并根据式(2)更新字典D，若
足够小，则停止迭代，否则进行下一轮迭代，式(2)如下：
d、输出最后得到的完备字典D，之后进入第四步；
(3)采用改进的线性判别准则LDA算法对稀疏矩阵X进行降维，将稀疏矩阵X变换为子空间的矩阵W，具体过程如下：
a、设c类人共有qi张人脸,通过类均值mi和总均值mo获得类间散射矩阵Sb和类内散射矩阵Sw，类均值mi、总均值mo、类间散射矩阵Sb和类内散射矩阵Sw如下所示：
其中，(mi-mo)T·(mi-mo)为mi到mo欧氏距离的平方；
b、结合类间散射矩阵Sb和类内散射矩阵Sw并基于Fisher线性判别准则获得式(7)，式(7)如下：
其中，Wopt＝[W1W2…WM]是Sb*Sw-1的特征向量对应的前M个最大特征值；
c、通过式(7)求解Wopt所对应的特征向量组成的矩阵W，即W为稀疏矩阵X变换为子空间的矩阵，W＝[w1，w2，w3，...，wi]，之后进入第五步；
(4)用分类器进行分类识别，完成训练库的人脸特征提取，之后进入第四步；
第四步，将人脸库内待识别库中存储的待识别人脸图像加载至人脸识别算法中进行识别，人脸识别算法的计算过程同第三步。
这里在第二步中，通过字节间插法将每个人人脸库中的人脸图像均采样为37×30像素的人脸图像。第三步中的第(1)步中由于人脸图像在第二步中采样为37×30像素，其中37×30＝1110，因此y为1110×1的列向量；第(2)步中MOD字典学习算法为现有公知技术，获得稀疏矩阵X时，T0是一个给定的足够小的数，每次迭代均会运用上一步的字典Dk-1获取一个稀疏矩阵X，然后用最小二乘法更新获取下一个新的字典Dk，所获得稀疏矩阵X中xi为1110×1列的稀疏列向量，其中大部分数值为零；第(3)步中改进的线性判别准则LDA算法为现有公知技术，其中(mi-mo)T·(mi-mo)为mi到mo欧氏距离的平方，从而根据式(6)得出mi到mo欧氏距离越小对Sb贡献越大，反之越小，从本质上讲是将各类别映射在单位球上，使得远离球心的类别的中心拉的更接近球心，而将可能有重叠的类别的中心拉开的更远离球心；第(3)步中的c类人表示测试者的数量，即人脸库的数量，qi张人脸为所有训练库中人脸图像个数，Wopt＝[W1W2…WM]中的广义非零特征值至多有(c-1)个，因此采用改进的线性判别准则LDA算法创建的子空间的尺寸不能大于(c-1)，所以若c＝50，即有50名测试者，则子空间矩阵尺寸最大为49，采用改进的线性判别准则LDA算法对稀疏矩阵X进行降维后，稀疏矩阵X中xi从1110×1降维为49×1的低维列向量；第四步中将人脸库内待识别库中存储的待识别人脸图像加载至人脸识别算法中进行识别时具体过程与第三步完全相同。
本发明采用MOD算法将人脸图像从传统的灰度空间变换至稀疏空间，将稀疏矩阵作为表达人脸图像的数据源，然后通过改进的LDA算法将稀疏矩阵变换至子空间，对其降维以提取特征，最后输至分类器进行分类，因此本发明通过将人脸图像进行稀疏域中的编码去除大量的噪声和冗余信息，更好的保留分类信息，提高识别率，缩短识别时间。
下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：
如附图1所示，第一步中，每个人的人脸库均至少包括10张人脸图像，其中训练库储存至少9张人脸图像，待识别库储存1张人脸图像，10张人脸图像需在多姿态、多面部表情和不同照明条件下通过捕捉、裁剪并标准化生成。
如附图1所示，每张人脸图像的像素为92×112。
如附图1所示，第三步的第(4)步中通过基于径向基核函数(RBF)的SVM分类器进行分类识别，完成人脸特征提取。
基于径向基核函数(RBF)的SVM分类器为现有公知技术，通过基于径向基核函数(RBF)的SVM分类器进行分类识别能降低错误率，增强泛化能力。
以上技术特征构成了本发明的最佳实施例，其具有较强的适应性和最佳实施效果，可根据实际需要增减非必要的技术特征，来满足不同情况的需求。

Claims (4)

1.一种基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法，其特征在于包括以下步骤：
第一步：根据每个人的人脸特征建立与之对应的人脸库，每个人的人脸库均包括一个训练库和一个待识别库，之后进入第二步；
第二步：将每个人人脸库中的人脸图像均采样为37×30像素的人脸图像，之后进入第三步；
第三步：将全部训练库中存储的人脸图像加载至人脸识别算法中进行训练，具体过程如下：
(1)将训练库中存储的二维人脸图像矩阵改写成向量形式的训练样本Y，Y＝[y1,y2…yi…yn]，其中Y∈Rm×n,yi∈Rm×1表示单个训练样本，n为样本个数；
(2)将训练样本Y通过MOD字典学习算法得到过完备字典D以及Y在稀疏域的表达X，过程如下：
a、初始化，初始K＝0，构造一个初始字典D(0)∈Rm×n，对D(0)列规范化；
b、进行稀疏编码，获得稀疏矩阵X，即从k＝1开始迭代，根据式(1)采用追踪算法求解每个稀疏向量xi，并获得一个稀疏矩阵X；
其中，i＝1,2,…n，T0表示图像块的稀疏度；
c、更新字典，通过训练样本Y和稀疏矩阵X并根据式(2)更新字典D，若足够小，则停止迭代，否则进行下一轮迭代，式(2)如下：
d、输出最后得到的完备字典D，之后进入第四步；
(3)采用改进的线性判别准则LDA算法对稀疏矩阵X进行降维，将稀疏矩阵X变换为子空间的矩阵W，具体过程如下：
a、设c类人共有qi张人脸,通过类均值mi和总均值mo获得类间散射矩阵Sb和类内散射矩阵Sw，类均值mi、总均值mo、类间散射矩阵Sb和类内散射矩阵Sw如下所示：
其中，(mi-mo)T·(mi-mo)为mi到mo欧氏距离的平方；
b、结合类间散射矩阵Sb和类内散射矩阵Sw并基于Fisher线性判别准则获得式(7)，式(7)如下：
其中，Wopt＝[W1W2…WM]是Sb*Sw-1的特征向量对应的前M个最大特征值；
c、通过式(7)求解Wopt所对应的特征向量组成的矩阵W，即W为稀疏矩阵X变换为子空间的矩阵，W＝[w1，w2，w3，...，wi]，之后进入第五步；
(4)用分类器进行分类识别，完成训练库的人脸特征提取，之后进入第四步；
第四步，将人脸库内待识别库中存储的待识别人脸图像加载至人脸识别算法中进行识别，人脸识别算法的计算过程同第三步。
2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法，其特征在于第一步中每个人的人脸库至少包括10张人脸图像，其中训练库储存至少9张人脸图像，待识别库储存1张人脸图像，10张人脸图像需在多姿态、多面部表情和不同照明条件下通过捕捉、裁剪并标准化生成。
3.根据权利要求2所述的一种基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法，其特征在于每张人脸图像的像素为92×112。
4.根据权利要求1或2或3所述的一种基于稀疏表达和改进的LDA的人脸特征提取方法，其特征在于第三步的第(4)步中通过基于径向基核函数(RBF)的SVM分类器进行分类识别，完成人脸特征提取。
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