人臉識別算法研究及其應用

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1、分類號密級碩士學位論文題目：人臉識別算法研究及其應用英文并列題目：Theresearchandapplicationoffacerecognition研究生：謝佩專業(yè)：計算機科學與技術研究方向：人工智能與模式識別導師：吳小俊指導小組成員：學位授予日期：2016年6月答辯委員會主席：張曦煌江南大學地址：無錫市蠡湖大道1800號二○一六年六月獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導巧指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加隊標注和致謝的地方外，論文中不化含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，

2、也不包含本人為獲得江南／大學或其它教育機拘的學位或證書而使用過的材料一工？與我同作的同志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謝意。簽若？：Ｓ雖伴日期？劉Ｌ＇叫關于論文使用授權的說明本學位論文作者完全了解江南大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定：江南大學有權保留并向國家有關部口或機構送交論文的復印件和殘盤，允許論文被查閱和借閱，可Ｗ將學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可Ｗ采用影印、縮印或擔描等復制手段保存、匯編學位論文，并且本人電子文檔的內容和紙質論文的內

3、容相一致。保密的學位論文在解密后心遵守此規(guī)定。＇簽名；弔導師簽名；１＞ｒＪ＇日巧：蓋為摘要摘要在計算機視覺、機器學習以及生物特征識別等領域，人臉識別一直是重要的研究課題之一。近些年來，在世界各國研究者的共同努力下，人臉識別技術取得了較大的進展，獲得了一些重要的研究成果，但是人臉識別的魯棒性問題（主要是關于人臉圖像的對齊，遮擋問題以及如姿態(tài)、光照、表情等的變化）仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題，有待進一步研究。為了提高人臉識別的魯棒性能，本文通過對一些相關理論及算法的研究，針對人臉圖像全局與局部特征、

4、Shearlet變換特征、稀疏表示、字典學習以及低秩表示等相關方面進行了一系列的工作，提出了一些改進的算法應用于人臉識別，本文的主要研究工作以及創(chuàng)新成果包括以下幾個方面：（1）針對主成分分析（PCA）在特征提取時考慮的是圖像的整體信息，并沒有考慮圖像的局部信息，而分塊PCA（ModularPCA）則可以有效地提取圖像中重要的局部信息，但PCA和ModularPCA都要進行圖像的矢量化，這會破壞原始數(shù)據(jù)的空間結構，也有可能會導致“維數(shù)災難”。多線性主成分分析（MultilinearPCA）作為PCA在高維數(shù)據(jù)上的擴展，直接使

5、用矩陣或者高階的張量來獲得有效特征。既可以避免“維數(shù)災難”，又可以體現(xiàn)直接將張量數(shù)據(jù)作為處理對象時保留原始數(shù)據(jù)較好基本結構信息的優(yōu)點。在研究ModularPCA和MultilinearPCA基礎上，本文提出了分塊多線性主成分分析2（MPCA）算法用來人臉識別。實驗結果表明，在同等的分塊條件下，所提出的方法的識別效果要優(yōu)于ModularPCA的方法。（2）為了獲得人臉圖像中更豐富的紋理特征以提高人臉識別效果，本文提出了一種基于Shearlet變換和均勻模式LBP算子（UniformLBP）提取特征的協(xié)作表示方法用于人臉識別。

6、首先，人臉圖像通過Shearlet變換分解，得到多尺度多方向的幅值域圖譜，再經(jīng)過簡單的平均融合，獲得融合后的幅值域圖譜。然后通過均勻模式的LBP算子結合分塊的方法獲得該Shearlet變換后融合圖像的直方圖特征。最后，結合協(xié)作表示的方法來分類所提取到的特征。該方法可以提取到圖像更豐富的邊緣以及紋理信息，人臉數(shù)據(jù)庫上實驗結果表明，本文所提的方法不僅對于光照和表情變化具備較強的魯棒性，同時能在一定程度上處理人臉圖像中存在遮擋的情形。（3）針對人臉識別實驗中訓練樣本圖像和測試樣本圖像都受到污染時的情況，本文提出了一個基于低秩恢復

7、理論和不相關字典的半監(jiān)督學習方法用于人臉識別，不相關字典則是在字典學習時對字典各原子項進行不相關的約束獲得。該方法可以同時獲得訓練樣本以及測試樣本的低秩稀疏表示系數(shù)。在人臉庫上的人臉識別實驗結果驗證了本方法的有效性，對于人臉圖像中光照、表情、姿態(tài)變化以及噪聲（塊遮擋和像素點破損）等情形也有一定的魯棒性能。關鍵詞：人臉識別；MultilinearPCA；Shearlet變換；協(xié)作表示；低秩矩陣恢復；低秩稀疏表示；不相關字典IAbstractAbstractFacerecognitionisoneofthemostimport

8、antresearchtopicsincomputervision,machinelearningandbiometrics.Inrecentyears,withtheeffortsoftheresearchersaroundtheworld,facerecognitionhasmadetremendo