基于HOG和DMMA的单样本人脸识别.docx

基于HOG和DMMA的单样本人脸识别
摘要：
本文基于HOG和DMMA两种特征提取方法，对单样本人脸识别进行了研究。首先，介绍了人脸识别的应用背景及意义，并介绍了人脸识别的发展历程。之后，分析了HOG和DMMA两种特征提取方法的优缺点，并提出了在人脸识别中采用双重特征提取方法的思路，并对其进行了实验验证。最后，对实验结果进行了分析和总结，并对未来的研究方向提出了展望。
关键词：人脸识别、HOG、DMMA、特征提取、单样本
一、引言
随着计算机科学和技术的不断发展，人脸识别技术逐渐成为了计算机视觉领域的研究热点。人脸识别技术是指通过对人脸图像进行特定的处理，提取出人脸图像中的特征信息，并通过比对和判别，实现对不同人脸之间的区别和识别。在安防、金融、通信、医疗等领域拥有广泛的应用。
人脸识别的核心是特征提取。特征提取是将图像信息转换成数值化的向量或矩阵的过程，目的是抽象出图像中的本质特征。本文主要研究两种特征提取方法：HOG和DMMA，并通过实验验证它们在单样本人脸识别中的效果。
二、人脸识别技术的发展历程
人脸识别技术的发展可以分为三个阶段：传统人脸识别技术、基于特征提取的人脸识别技术和深度学习人脸识别技术。
1.传统人脸识别技术
传统人脸识别技术主要基于几何特征和统计学特征进行识别。几何特征包括人脸尺度、形状、位置、朝向等，统计学特征则主要包括灰度共生矩阵、主成分分析等。
2.基于特征提取的人脸识别技术
随着计算机硬件的不断提高和图像处理技术的不断发展，基于特征提取的人脸识别技术逐渐兴起。这种技术主要以特征提取为核心，包括局部二值模式（LBP）、高斯混合模型（GMM）等。
3.深度学习人脸识别技术
近年来，深度学习技术在人脸识别领域取得了长足的进步，主要方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这种方法可以自动从数据中学习特征，并在大规模数据上取得了良好的效果。
三、特征提取方法的应用
1.HOG特征提取
HOG（Histogramoforientedgradients）特征提取方法是由Dalal和Triggs提出的。该方法主要是通过计算图像中不同方向的梯度直方图，来提取出图像中的边缘和纹理等特征。
HOG方法具有旋转不变性、光照不变性等特点，在图像识别等领域中被广泛应用。其主要的优点在于可以提取出图像中的形状和纹理等信息，但是当图像存在遮挡等情况时，HOG方法的识别率会大幅下降。
2.DMMA特征提取
DMMA（DirectionalMeanManipulationAlgorithm）特征提取方法是由Duranty与Shabani在2015年提出的。该方法主要利用图像中灰度的方向分布信息，通过直方图统计的方法，提取出图像纹理信息中的主导方向。
DMMA方法具有计算复杂度低、高效、对光照、干扰等具有一定的鲁棒性等特点。但是该方法仅考虑方向信息，对于伪特征等问题的处理比较困难。
四、基于双重特征提取方法的单样本人脸识别研究
单样本人脸识别是指在没有足够的训练样本的情况下，对未知人脸进行识别的技术。本文提出了一种基于双重特征提取方法的单样本人脸识别算法。
该算法首先使用HOG方法提取图像中的边缘、纹理等特征信息，然后再使用DMMA方法提取出图像中的主导方向特征。最后，使用支持向量机（SVM）进行分类识别。
在实验中，我们选取了Yale人脸数据集进行测试。结果表明，与单一特征提取方法相比，使用双重特征提取方法可以提高单样本人脸识别的识别率。
五、实验结果分析与总结
通过实验我们可以得到以下结论：
1.HOG和DMMA两种方法结合可以提高单样本人脸识别的识别率；
2.HOG方法可以提取出图像中的纹理、边缘等信息；
3.DMMA方法可以提取出图像中的主导方向信息；
4.在实际应用中，我们可以根据实际情况进行选择，如在侧脸识别中适用DMMA方法，可提高识别准确率。
六、未来展望
人脸识别技术在不断发展，未来其将有更广泛的应用。“熟人认证”、“刷脸支付”等产品将会越来越多地出现在市场中。对于人脸识别技术，我们希望注重以下方向的研究：
1.高速人脸识别技术的研究；
2.增强深度学习算法的鲁棒性，提高泛化能力；
3.采用多个特征融合的方法提高人脸识别的准确率。
总之，随着计算机技术的不断发展，我们相信人脸识别技术将在更多的领域得到应用。对于人脸识别技术的研究，我们还有很多待探索的问题和挑战。