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《基于稀疏表示的人臉識別方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、1分類號______________________________密級______________________________ＵＤＣ______________________________編號______________________________碩士學位論文基于稀疏表示的人臉識別方法研究學位申請人：姜輝明學科專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導教師：殷愛菡教授答辯日期：華東交通大學2013屆碩士學位論文基于稀疏表示的人臉識別方法研究信息工程學院姜輝明獨創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和
2、致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表和撰寫的研究成果，也不包含為獲得華東交通大學或其他教育機構(gòu)的學位或證書所使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。本人簽名_______________日期____________關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解華東交通大學有關(guān)保留、使用學位論文的規(guī)定，即：學校有權(quán)保留送交論文的復印件，允許論文被查閱和借閱。學?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，可以采用影印、縮印或其他復制手段保存論文。保密的論文在解密后遵守此規(guī)定，本論文無保密內(nèi)容。本人簽名____________導師簽名_______
3、___日期___________摘要基于稀疏表示的人臉識別方法研究摘要人臉識別作為生物鑒別技術(shù)的一種主要技術(shù)手段，隨著視頻監(jiān)控，信息安全，圖像檢索等技術(shù)的快速普及，得到了廣泛的關(guān)注和發(fā)展。經(jīng)過幾十年的不斷努力，現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)，在可控條件的環(huán)境中具有很好的識別效果，一旦環(huán)境發(fā)生改變，系統(tǒng)識別率急劇下降。隨著壓縮感知的理論興起，稀疏表示被引入到人臉識別當中。與現(xiàn)有的人臉識別方法相比，基于稀疏表示的SRC方法無需特征提取，能夠有效的處理噪聲，光照，遮擋等問題，并取得了較好的識別效果。目前，SRC方法仍處在不斷的完善和發(fā)展之中。本文主要是通過研究SRC方法的實現(xiàn)過程和作用機制，得
4、到有效的改進算法，提高系統(tǒng)的識別性能。本文的主要工作如下：(1)對人臉識別問題、壓縮感知、稀疏表示理論進行了研究，并詳細闡述了目前人臉識別和SRC方法的研究現(xiàn)狀。(2)從實際的認知角度出發(fā)，針對采用正交匹配追蹤算法進行稀疏求解時，得到的稀疏向量存在負系數(shù)的問題，提出一種改進的正交匹配追蹤算法。該方法通過改進原有算法的原子策略，將測試樣本表示成訓練樣本的非負稀疏性組合，避免負值系數(shù)的產(chǎn)生。測試結(jié)果表明,新方法具有較好的識別結(jié)果和魯棒性。(3)采用基于組稀疏表示分類方法時，同類樣本同時參與對測試樣本的表示，忽略了樣本間的相關(guān)性。本文提出了一種改進方法，該方法在塊正交匹配追蹤算法基
5、礎上，將樣本間的相干系數(shù)作為判斷閾值，對算法每次迭代選取的原子進行判別，優(yōu)化了算法的重建性能。(4)針對現(xiàn)有SRC方法求解存在的缺陷，提出了一種結(jié)合降維字典和L2范數(shù)求解方案。該方案分首先利用PCA技術(shù)對冗余字典進行有效的降維，其次采用最小正則化L2范數(shù)進行求解，該方案能夠有效的解決字典維數(shù)過大問題，在ORL和YaleB人臉庫上的實驗，驗證了該方法的有效性。關(guān)鍵詞：稀疏表示，人臉識別，壓縮感知，貪婪算法，降維字典IAbstractRESEARCHOFFACERECOGNITIONALGORITHMBASEDONSPARSEREPRESENTATIONABSTRACTAsama
6、intechnicalmeanoftheBiometricIdentificationTechnology,withtherapidpopularizationofthevideomonitoring,informationsecurity,andimageretrievaltechniques,facerecognitionreceivedextensiveattentionanddevelopment.Afterdecadesofcontinuousefforts,theexistingfacerecognitionsystemhasaverygoodrecognitio
7、neffectinthecontrolledconditionsoftheenvironment.However,whentheenvironmentischanged,therecognitionratesofsystemfallsharply.Alongwiththeriseofcompressionperceptiontheory,SparseRepresentationalgorithmwasintroducedtofacerecognition.Comparedwiththeexistingf
