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《基于稀疏表示改進的人臉識別方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、碩士學位論文基于稀疏表示改進的人臉識別方法研究ResearchofFaceRecognitionBasedonImprovedSparseRepresentation作者：湯鎮(zhèn)宇導師：孟凡榮教授中國礦業(yè)大學二〇一六年四月中圖分類號TP391.4學校代碼10290UDC密級公開中國礦業(yè)大學碩士學位論文基于稀疏表示改進的人臉識別方法研究ResearchofFaceRecognitionBasedonImprovedSparseRepresentation作者湯鎮(zhèn)宇導師孟凡榮申請學位工學碩士培養(yǎng)單位計算機科學與技術學院學科專業(yè)計
2、算機應用技術研究方向數(shù)據(jù)挖掘答辯委員會主席張艷評閱人二○一六年四月論文審閱認定書研究生在規(guī)定的學習年限內(nèi)，按照研究生培養(yǎng)方案的要求，完成了研究生課程的學習，成績合格；在我的指導下完成本學位論文,經(jīng)審閱，論文中的觀點、數(shù)據(jù)、表述和結(jié)構(gòu)為我所認同，論文撰寫格式符合學校的相關規(guī)定，同意將本論文作為學位申請論文送專家評審。導師簽字：年月日致謝歲月如梭，時光荏苒，三年的碩士研究生生活轉(zhuǎn)瞬即逝，憶及這三年的碩士生活充實而有意義，令人難以忘記。在此論文完成之際，我要向給予我指導、支持、幫助及關心過我的老師、學長、同學和親人表示衷心的感謝
3、！首先，非常誠摯地感謝我的導師孟凡榮教授。孟老師在我三年研究生的生活和學習過程中，給了我重要支持和引導。在研究上教我腳踏實地、刻苦勤奮，在生活中教會我樂觀、積極和勇敢。她還給我提供了很多重要的學習和交流機會，這些經(jīng)歷將使我終身受用。感謝梁志貞老師，論文選題到論文的最終完成，都離不開梁志貞老師的悉心指導。同時，梁志貞老師在本人小論文寫作和實驗進行上，也給了我很大的啟發(fā)、支持和鼓勵。感謝實驗室的閆秋艷老師、袁冠老師、李政偉老師等，他們在平時的生活和學習上給予我無私的幫助，在此向他們表示誠摯的感謝。感謝實驗室的邢艷師姐和李雯師姐
4、，在科研過程中給予我極大的幫助和啟發(fā)。感謝實驗室的宋路杰、陳雄韜、王淑靖等其他同學，感謝他們共同創(chuàng)造了一個和諧、溫馨的學習環(huán)境，也使我少走了很多彎路，在此向他們表示誠摯的敬意和衷心的感謝，祝他們今后事業(yè)有成、一帆風順。感謝我親愛的父母及家人，感謝他們這些年來在生活和精神上給予我的支持與鼓勵，今后無論身在何方，他們都將是我堅強的后盾和前進的動力。本論文雖然幾經(jīng)修改，但由于才疏學淺，疏漏之處在所難免，還望各位老師批評指正，感謝各位專家百忙之中審閱本文和提出寶貴意見!摘要人臉識別一直是模式識別和人工智能領域的研究熱點，而且正在逐
5、漸進入安保防護、網(wǎng)上支付、銀行業(yè)務和智能家居等人類生活的各個方面。隨著稀疏表示理論的不斷深入研究和發(fā)展，基于稀疏表示的人臉識別方法也受到研究人員的廣泛關注。本文通過探索稀疏表示中冗余字典的結(jié)構(gòu)優(yōu)化，以及字典原子間稀疏性和協(xié)同表示之間的關系，來對現(xiàn)今基于稀疏表示的人臉識別方法進行改進。首先，通過提取字典原子的融合特征，并將線性鑒別分析算法引入到稀疏表示的字典建立過程中，建立結(jié)構(gòu)優(yōu)化的線性鑒別字典。對于基于稀疏表示的人臉識別算法來說，冗余字典的建立是對測試人臉進行稀疏表示的基礎和關鍵。通過提取融合特征作為字典原子，增強原子的人
6、臉表示能力，然后考慮類之間有鑒別的信息，引入線性鑒別分析算法對字典進行改造，減小字典特征維數(shù)的同時增強了字典的鑒別能力，建立線性鑒別字典。實驗表明，使用線性鑒別字典可以增強稀疏系數(shù)的稀疏性和降低算法時間復雜度，并且更容易排除干擾人臉，顯著提高了人臉稀疏表示算法的性能。其次，在線性鑒別字典的基礎上，建立基于稀疏表示的快速l2-范數(shù)人臉識別方法。多數(shù)稀疏表示方法需要原子數(shù)目遠遠大于原子維數(shù)的大規(guī)模冗余字典，并采用l1-范數(shù)最小化方法來保證稀疏系數(shù)的稀疏性，這必然會導致算法的復雜度加大。本文方法通過提取線性鑒別字典中每類原子的主
7、成分來縮減字典原子數(shù)，建立可以增強l2-范數(shù)稀疏性的簡潔字典，并通過l2-范數(shù)來計算稀疏系數(shù)，從而在保證識別性能的前提下大幅提高了算法運行速度。實驗表明，本文方法的運算速度在低維條件下比其它稀疏表示方法大大加快，同時擁有顯著優(yōu)越的人臉識別性能和排除干擾人臉的能力。最后，結(jié)合冗余字典結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法和基于稀疏表示的快速l2-范數(shù)人臉識別方法，設計并實現(xiàn)視頻人臉識別原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以完成視頻輸入、人臉檢測、特征提取、字典建立、人臉識別和標注等功能，具有一定的實時性、準確性和魯棒性。同時本系統(tǒng)提供良好的交互窗口，可以方便使用者直觀
8、地進行人臉圖像采集和觀察測試人臉身份。該論文有圖32幅，表14個，參考文獻88篇。關鍵詞：人臉識別；稀疏表示；特征融合；字典優(yōu)化；正則化最小二乘法IAbstractFacerecognitionhasbeenahottopicinthefieldofpatternrecognitionandartifi
