一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统，包括数据分析处理中心，所述数据分析处理中心包括数据处理模块、图像对比模块和数据接收模块，所述数据处理模块包括不相关线性判别嵌入模块和正交非监督判别映射模块，所述数据分析处理中心输出端设有服务器。本发明专利技术通过设有滤波器，滤波器设置为Log‑Gabor滤波器，是能够在对数频率尺度上传递函数为高函数的滤波器，能更真实的反应原始图像的频率响应，滤波器能够无直通分量，带宽不受限制，可以构造出任意带宽和零DC分量的滤波器，更好的表示自然图像，滤波器工作将视频图像的特征维数进行扩大，便于数据处理中心对视频图像进行降维计算，得到更准确的结果。

A Face Recognition System Based on Manifold Learning Subspace Algorithms

The invention discloses a face recognition system based on manifold learning subspace algorithm, including a data analysis and processing center, which comprises a data processing module, an image contrast module and a data receiving module. The data processing module includes an uncorrelated linear discriminant embedding module and an orthogonal unsupervised discriminant mapping module. The data analysis and processing center transmits data. There is a server at the outlet. The present invention has a filter, which is set as Log Gabor filter. It is a filter with high transfer function on logarithmic frequency scale. It can more truly reflect the frequency response of the original image. The filter has no through component and has unlimited bandwidth. It can construct a filter with arbitrary bandwidth and zero DC component to better represent the natural image and the filter worker. The feature dimension of video image is enlarged, which is convenient for data processing center to reduce the dimension of video image and get more accurate results.

【技术实现步骤摘要】
一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统
本专利技术涉及人脸识别领域，特别涉及一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统。
技术介绍
传统的人脸识别算法一般都是基于图像灰度矩阵操作的，而图像灰度矩阵不足以充分描述人脸特征信息，也存在较多的高阶信息冗余，针对传统人脸识别算法不利于处理人脸等非线性结构的问题，以邻域判别嵌入算法为研究对象，将算法推广至非线性领域，研究了核化的非线性流形学习子空间算法在人脸识别中的应用，由于传统的流形学习子空间算法一般都是通过求解一个不对称特征方程的特征值对应的特征向量进行低维投影，导致特征向量间存在较多的信息冗余，因此，专利技术一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统来解决上述问题很有必要。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统，通过设有滤波器，滤波器设置为Log-Gabor滤波器，是能够在对数频率尺度上传递函数为高函数的滤波器，能更真实的反应原始图像的频率响应，滤波器能够无直通分量，带宽不受限制，可以构造出任意带宽和零DC分量的滤波器，同时能够弥补对高频分量表达不足的缺点，更好的表示自然图像，滤波器工作将视频图像的特征维数进行扩大，便于数据处理中心对视频图像进行降维计算，得到更准确的结果，以解决通过求解一个不对称特征方程的特征值对应的特征向量进行低维投影，导致特征向量间存在较多的信息冗余的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统，包括数据分析处理中心，所述数据分析处理中心包括数据处理模块、图像对比模块和数据接收模块，所述数据处理模块包括不相关线性判别嵌入模块和正交非监督判别映射模块，所述数据分析处理中心输出端设有服务器，所述服务器输出端分别设有数据库、管理操控端和警报装置，所述数据库通过以太网光缆与数据分析处理中心连通，所述管理操控端通过传输线缆与警报装置连通，所述数据分析处理中心连接端设有滤波器，所述滤波器连接端设有视频图像传输模块，所述视频图像传输模块连接端设有多个摄像头。优选的，所述数据分析处理中心用于接收由滤波器处理后的视频图像并通过图像对比模块从数据库内提取和搜寻相符合的视频图像进行对比，对比过程中通过数据处理模块对视频图像进行计算和处理。优选的，所述不相关线性判别嵌入模块包括线性判别嵌入模块和不相关判别嵌入模块，所述正交非监督判别映射模块包括非监督判别映射模块和正交无监督判别映射模块。优选的，所述服务器用于接收数据分析处理中心处理后的数据和信息并根据数据分析处理中心传输的信号分类传输信号至数据库、管理操控端和警报装置。优选的，所述管理操控端包括系统输入模块和查看模块，所述查看模块用于查看摄像头拍摄画面和数据分析处理中心处理后的结果，所述系统输入模块用于输入系统内可通行人员的数据和图像以及系统内不可通行人员的数据和图像，输入数据可通过外接摄像头拍摄或证件照上传。优选的，所述警报装置包括预警装置和警报装置，所述预警装置和警报装置用于传输信息至管理操控端的工作人员进行查看紧急情况。优选的，所述滤波器设置为Log-Gabor滤波器，所述滤波器用于将视频图像传输模块传输的视频图像的特征维数进行扩大。本专利技术的技术效果和优点：1、通过设有滤波器，滤波器设置为Log-Gabor滤波器，是能够在对数频率尺度上传递函数为高函数的滤波器，能更真实的反应原始图像的频率响应，滤波器能够无直通分量，带宽不受限制，可以构造出任意带宽和零DC分量的滤波器，同时能够弥补对高频分量表达不足的缺点，更好的表示自然图像，滤波器工作将视频图像的特征维数进行扩大，便于数据处理中心对视频图像进行降维计算，得到更准确的结果；2、通过在数据处理模块内设有不相关线性判别嵌入模块和正交非监督判别映射模块，非监督判别映射模块是一种非线性流行学习的一线性化算法，是最小化局部散度的同时最大化非局部散度，使算法更加直观并具有更强的分类能力；正交无监督判别映射模块能够解决数据分析处理中心工作过程中经常遭遇小样本的问题，基向量不是正交不利于保留人脸流形空间与距离有关的度量信息和重构样本的问题；线性判别嵌入模块能够增加类内及类间散度信息，得到流形算法的监督模式，使得算法在保持本流形结构的同时，使不同类样本尽量远离，而使同类样本尽量靠近；不相关判别嵌入模块能够选择一组具有统计不相关性的鉴别矢量进行低维空间投影，提取的特征消除了投影变换后低维投影的分量之间的统计相关性，即减少了特征提取后特征分量之间的信息冗余；3、通过设有管理操控端和警报装置，当数据分析处理中心提取到摄像头多次拍摄同一不符合通行人员数据时传输信号至警报装置给工作人员进行预警查看，当数据分析处理中心提取到摄像头拍摄画面符合由管理操控端传输不可通行人员的数据时，警报装置给工作人员发出警报进行进行紧急处理。附图说明图1为本专利技术的整体结构原理图；图2为本专利技术的数据分析处理中心原理图；图中：1数据分析处理中心、11数据处理模块、12图像对比模块、13数据接收模块、14不相关线性判别嵌入模块、15正交非监督判别映射模块、16线性判别嵌入模块、17不相关判别嵌入模块、18非监督判别映射模块、19正交无监督判别映射模块、2服务器、3数据库、4管理操控端、5警报装置、6滤波器、7视频图像传输模块、8摄像头。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一：本专利技术提供了如图1-2所示的一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统，包括数据分析处理中心1，所述数据分析处理中心1包括数据处理模块11、图像对比模块12和数据接收模块13，所述数据处理模块11包括不相关线性判别嵌入模块14和正交非监督判别映射模块15，所述数据分析处理中心1输出端设有服务器2，所述服务器2输出端分别设有数据库3、管理操控端4和警报装置5，所述数据库3通过以太网光缆与数据分析处理中心1连通，所述管理操控端4通过传输线缆与警报装置5连通，所述数据分析处理中心1连接端设有滤波器6，所述滤波器6连接端设有视频图像传输模块7，所述视频图像传输模块7连接端设有多个摄像头8。所述数据分析处理中心1用于接收由滤波器6处理后的视频图像并通过图像对比模块12从数据库3内提取和搜寻相符合的视频图像进行对比，对比过程中通过数据处理模块11对视频图像进行计算和处理。所述不相关线性判别嵌入模块14包括线性判别嵌入模块16和不相关判别嵌入模块17，所述正交非监督判别映射模块15包括非监督判别映射模块18和正交无监督判别映射模块19。本实施例有益效果：通过在数据处理模块11内设有不相关线性判别嵌入模块14和正交非监督判别映射模块15，非监督判别映射模块18是一种非线性流行学习的一线性化算法，是最小化局部散度的同时最大化非局部散度，使算法更加直观并具有更强的分类能力；正交无监督判别映射模块19能够解决数据分析处理中心1工作过程中经常遭遇小样本的问题，基向量不是正交不利于保留人脸流形空间与距离有关的度量信息和重构样本的问题；线性判别嵌入模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统，包括数据分析处理中心(1)，其特征在于：所述数据分析处理中心(1)包括数据处理模块(11)、图像对比模块(12)和数据接收模块(13)，所述数据处理模块(11)包括不相关线性判别嵌入模块(14)和正交非监督判别映射模块(15)，所述数据分析处理中心(1)输出端设有服务器(2)，所述服务器(2)输出端分别设有数据库(3)、管理操控端(4)和警报装置(5)，所述数据库(3)通过以太网光缆与数据分析处理中心(1)连通，所述管理操控端(4)通过传输线缆与警报装置(5)连通，所述数据分析处理中心(1)连接端设有滤波器(6)，所述滤波器(6)连接端设有视频图像传输模块(7)，所述视频图像传输模块(7)连接端设有多个摄像头(8)。

【技术特征摘要】
1.一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统，包括数据分析处理中心(1)，其特征在于：所述数据分析处理中心(1)包括数据处理模块(11)、图像对比模块(12)和数据接收模块(13)，所述数据处理模块(11)包括不相关线性判别嵌入模块(14)和正交非监督判别映射模块(15)，所述数据分析处理中心(1)输出端设有服务器(2)，所述服务器(2)输出端分别设有数据库(3)、管理操控端(4)和警报装置(5)，所述数据库(3)通过以太网光缆与数据分析处理中心(1)连通，所述管理操控端(4)通过传输线缆与警报装置(5)连通，所述数据分析处理中心(1)连接端设有滤波器(6)，所述滤波器(6)连接端设有视频图像传输模块(7)，所述视频图像传输模块(7)连接端设有多个摄像头(8)。2.根据权利要求1所述的一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统，其特征在于：所述数据分析处理中心(1)用于接收由滤波器(6)处理后的视频图像并通过图像对比模块(12)从数据库(3)内提取和搜寻相符合的视频图像进行对比，对比过程中通过数据处理模块(11)对视频图像进行计算和处理。3.根据权利要求1所述的一种基于流形学习子空间算法的人脸识别系统，其特征在于：所述不相关线性判别嵌入模块(14)包括线性判别嵌入模块(16)和不相关...

【专利技术属性】
技术研发人员：王庆军，岳峻，王刚，李磊，
申请(专利权)人：王庆军，
类型：发明
国别省市：山东,37