基于壓縮感知理論的人臉識(shí)別算法研究

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1、＇’＇＊■■■ｙ．、－－－＿Ｔ｛＇＇‘乂－＇．ｒ：－．－‘：．．．．．，索取號(hào)：ＴＰ３９１密級(jí)：公開(kāi)戚駕抑遂—．‘■：＇乂；碩±學(xué)位論義ｌ＊ｌ疆涵麵；：戀？－－ｒ基于壓縮感知理論的人臉巧別算法研究麵翁＼Ｉ指導(dǎo)教師：黃勇堅(jiān)割教巧培養(yǎng)單位：物理工程學(xué)院－級(jí)學(xué)科：電子科學(xué)與技術(shù)Ｗ繫二級(jí)學(xué)科：電路與系統(tǒng)＂＾？氣尋辭完成時(shí)間：２０１６年３月１０日廣－答辯時(shí)間：

2、２０１６年６月４日．‘－？’每，—．丫壊－＇？￣＾、Ｊ？－－１＊一、．■．公＞０曲阜師范大學(xué)研究生學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明＂＂＂＂（根據(jù)學(xué)位論文類(lèi)型相應(yīng)地在□劃Ｖ）本人鄭重聲明：此處所提交的博±口／碩±向淹文《基于壓縮感知理論的人臉識(shí)別算法研究》，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，在曲阜師范大學(xué)攻讀博±口／碩±因魯位期間獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。論文中除注明部分外不包含他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)的研究成果。對(duì)本文的研究工作做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在

3、文中明確的方式注明。本聲明的法律結(jié)果將完全由本人承擔(dān)。？作者簽名？；ｕ親＾４Ｕ少、中曲阜師范大學(xué)研究生學(xué)位論＂文＂使用＂授＂權(quán)書(shū)（根據(jù)學(xué)位論文類(lèi)型相應(yīng)地在□劃Ｖ）《基于壓縮感知理論的人臉巧別篡法研究》系本人在曲阜師范大學(xué)攻讀＞博±ｎ／碩±拉學(xué)位期間，在導(dǎo)師指導(dǎo)下完成的博±口／碩位論文。本論文的研究成果歸曲阜師范大學(xué)所有，本論文的研巧內(nèi)容不得其他單位的名義發(fā)表。本人完全了解曲阜師范大學(xué)關(guān)于保存、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向有關(guān)部口送交論文的復(fù)印件和電子版本，

4、允許論文被查閱和借閥。本人授權(quán)曲阜師范大學(xué)，可１＾采用影印或其他復(fù)制手段保存論文，可Ｗ公開(kāi)發(fā)表論文的全部或部分內(nèi)容。》作者簽名；作日期：心化成導(dǎo)師簽名：曰期：＂Ｗ／ｌＬ７繁Ｘｆ旅粟摘要摘要人臉識(shí)別一直是圖像處理領(lǐng)域經(jīng)典的研究課題，因其具有成本低、無(wú)侵犯性、易操作等優(yōu)點(diǎn)，在身份認(rèn)證、安全監(jiān)控等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。人臉識(shí)別的發(fā)展帶動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多領(lǐng)域的快速發(fā)展，具有重要的研究意義。當(dāng)前的人臉識(shí)別算法都是建立在大批樣本的前提下，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)原理，合理地對(duì)低維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整

5、合，但在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)效果不佳。壓縮感知理論的出現(xiàn)打破了人臉識(shí)別的瓶頸，通過(guò)充分利用信號(hào)稀疏性的采樣理論，克服了采樣數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)維數(shù)過(guò)高等問(wèn)題。該理論最經(jīng)典的算法就是稀疏表示分類(lèi)算法，通過(guò)直接處理原始數(shù)據(jù)，避免了圖像預(yù)處理時(shí)信息的丟失問(wèn)題。當(dāng)人臉發(fā)生遮擋時(shí)，現(xiàn)有的理論不能確保信號(hào)的準(zhǔn)確恢復(fù)，進(jìn)而影響識(shí)別效果。因此本文的主要研究?jī)?nèi)容就是針對(duì)圖像存在遮擋的情況下，改進(jìn)了一種基于稀疏表示的人臉識(shí)別方法，將遮擋圖像和樣本集圖像以相同的分塊方式進(jìn)行處理，分別對(duì)每一小塊圖像進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)計(jì)算殘差值得到識(shí)別結(jié)果

6、。識(shí)別的過(guò)程中利用一個(gè)非常稀疏的隨機(jī)測(cè)量矩陣，運(yùn)用稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤算法來(lái)進(jìn)行信號(hào)的重構(gòu)，在不需要獲悉信號(hào)稀疏度的前提下，通過(guò)不斷地迭代估計(jì)出信號(hào)的稀疏度，從而解決實(shí)際生活中信號(hào)稀疏度不定的情況，達(dá)到提高識(shí)別精度和魯棒性的目的。在AR標(biāo)準(zhǔn)人臉庫(kù)和自建人臉庫(kù)中對(duì)提出的改進(jìn)算法進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法能夠很好的彌補(bǔ)發(fā)生遮擋時(shí)帶來(lái)的不利影響，比傳統(tǒng)的人臉識(shí)別方法更加準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)運(yùn)算量小，運(yùn)算速度更快。關(guān)鍵詞：壓縮感知；稀疏表示；人臉識(shí)別；SAMP算法IAbstractAbstractFaceid

7、entificationtechnologyisaclassicresearchtopicinthefieldofimageprocessing,withcharacteristicsoflowcost,non-violativeandeasilytooperate.Nowithasbeenwidelyappliedintheareaofidentityauthenticationandsecuritymonitoring.Ithasgreatsignificanceonacademicresearc

8、handpromotedtherapiddevelopmentintheareaofcomputervision,machinelearningandetc.Basedongreatquantityofdatasamplesandtheoryofutilizingstatisticallearning,theexistingfacerecognitionalgorithmisabletoanalyzeandintegratelowdimensionald