基于流形结构的人脸民族特征研究

摘要：

人脸民族特征选取与分析是人脸识别与人类学重要研究方向之一.本文建立了中国三个民族人脸数据库,通过流形结构来研究和分析人脸的民族特征.首先,在体质人类学定义的人脸几何特征指标进行流形分析,未形成按语义分布的子流形.因此本文将人脸特征扩至全部组合的长度、角度和比例特征进行分析,利用mRMR 算法对2926个长度特征、21万余个角度特征、427万个比例特征中冗余特征进行筛选,加上人类学指标及混合筛选的数据集共形成5个数据集.利用LPP、Isomap、LE、PCA 和LDA等流形方法分析5数据集,其中的4个数据集都形成了民族语义的子流形分布.为验证筛选特征指标的有效性,本文利用分类算法J48、SVM、RBF network、Naive Bayes、Bayes network在Weka平台对数据集以族群语义作为类别进行交叉验证实验,实验结果表明混合特征的人脸数据集族群分类平均准确率最高,且比例特征分类指标优于其他特征数据集.本文通过大量实验揭示了民族人脸数据可在子空间内形成按民族语义分布的子流形结构.中国三个民族人脸特征在低维空间存在不同民族语义的子流形,通过流形分析和特征筛选构建的人脸测量指标不仅可为人脸族群分析提供方法,同时也将丰富和补充体质人类学的相关研究工作.

关键词：人脸民族特征、生物特征识别、人脸识别、流形学习

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资助基金：国家自然科学基金61370146,61672132资助Supported by National Natural Science Foundation of China61370146,61672132

在线出版日期：2018-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共20页

页码：140-159