本文選題：人臉識別 + 貝葉斯壓縮感知��； 參考：《廣西大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：人臉識別技術(shù)最友好、自然、直接的生物特征識別手段,在社會公共安全、政府機關(guān)、視頻監(jiān)控、電子商務(wù)等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用空間,人臉識別技術(shù)可分為人臉檢測和識別兩個基本過程。首先在視頻錄像中檢測和定位到人臉圖像。然后,通過算法利用數(shù)據(jù)庫進行識別匹配,從而鑒別目標(biāo)人臉,其中光照、人臉姿態(tài)、遮擋、表情等變化給人臉識別帶來了巨大的挑戰(zhàn)。壓縮感知算法(Compressed Sensing,CS)因為不受傳統(tǒng)Nyquist定理的限制,近年來成為一個研究熱門領(lǐng)域,在一開始數(shù)據(jù)采集的時候,去掉多余的信息將信息進行壓縮,再利用重構(gòu)算法又能從稀疏的系數(shù)中恢復(fù)成原來的數(shù)據(jù)。后來有學(xué)者將貝葉斯理論與CS相結(jié)合,提出來貝葉斯壓縮感知算法(Bayesian Compressive Sensing,BCS),BCS是從貝葉斯統(tǒng)計學(xué)的角度去通過后驗分布函數(shù)對信號和噪聲進行估計,所以在信號恢復(fù)時,一定范圍內(nèi)可以減少噪聲的干擾。BCS因為多層先驗的引入,在求解后驗分布時算法復(fù)雜度高。視覺詞袋模型和局部特征統(tǒng)計都是常用的特征提取方法,詞袋模型要用K均值聚類來得到視覺字典,聚類大小的選取對特征提取的影響,以及更新字典要花費很長的時間。局部特征統(tǒng)計特征提取算法雖然具有光照和旋轉(zhuǎn)不變性,但對于人臉圖像多尺度的變化效果不是很理想。針對以上敘述的問題,論文提出了三個新的算法來解決：核貝葉斯壓縮感知算法(Kernel Bayesian Compressive Sensing,KBCS)、壓縮稀疏金字塔(Compressed Spatial Pyramid Model)和多層局部特征統(tǒng)計(Multi-level Statistical Local Feature,MSLF)。 KBCS是將BCS進行核擴展,加快貝葉斯壓縮感知的運算速率,提高算法魯棒性。CSPM是利用CS的思想將詞袋模型加以改進,提高了算法的運算效率。MSLF是局部特征統(tǒng)計與空間金字塔模型的結(jié)合,使算法在一定范圍上能克服人臉圖像不匹配的問題,在常用Extended Yale B、AR、CMU PIE和FERET人臉數(shù)據(jù)庫上驗證了算法的有效性。
[Abstract]:This paper puts forward three new algorithms to solve the problems mentioned above , such as Kernel Bayesian Estimation ( KBCS ) , Compressed Spatial Data Model and Multi - level Statistical Local Feature ( MSLF ) . KBCS ( KBCS ) is used to improve the computational efficiency of Bayesian compression perception and improve the robustness of the algorithm . CSPM is the combination of local feature statistics and spatial pyramid model , which makes the algorithm overcome the problem of mismatch of face images in a certain range , and verifies the effectiveness of the algorithm on the commonly used extended Yale B , AR , cmu PIE and FERET face databases .
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2019436