【摘要】：近年來,由于生物特征具有不被遺忘與丟失的優(yōu)勢,所以生物特征識別技術便成為一種便捷、安全與可靠的保障技術。人臉識別技術應用計算機技術,利用人臉的生物特征來對人臉進行區(qū)分,被公認為最不具有“侵犯性”、最方便、非常“人性化”的技術。它已成為了現代計算機技術研究的熱點之一。人臉識別主要包括人臉特征提取和分類識別兩環(huán)節(jié)。本文首先系統(tǒng)地介紹了在人臉特征提取發(fā)展中產生的三個經典的算法:線性判別分析法(Linear Discriminate Dialysis,LDA)、主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和局部保持投影算法(Locality Preserving Projections,LPP)。這三個算法都屬于經典的降維算法,屬于模式識別領域,極大地推進了人臉識別技術的發(fā)展,至今仍然被人們學習、效仿和比較。目前,基于稀疏表示的人臉識別方法得到了人們越來越多的重視,它從一個全新的角度看待和處理人臉識別問題。其基本思想可理解為:人臉測試樣本可由訓練樣本近似表達,則測試樣本屬于表達式中占比最大的類別。本文應用稀疏表示的思想針對以上三種傳統(tǒng)的經典的特征提取方法進行了改進,提出了三種基于稀疏表示的改進的常規(guī)變換方法(SRPCA、SRLDA和SRLPP),并對改進的常規(guī)變換方法做了合理性分析。人臉的分類識別已經有很多方法,近年來提出的基于稀疏表示的人臉識別方法屬于一類新的人臉識別方法,它有著完全不同的方法學。本文首先介紹兩個稀疏表示分類器:稀疏表示分類器(Sparse Representation based Classifier,SRC)、加權稀疏表示分類器(Weighted Sparse Representation based Classifier,WSRC),并在此基礎上提出了經過改良的加權稀疏表示分類器(Improved Weighted Sparse Representation based Classifier,IWSRC)。最后,將本文提出的四個算法(SRPCA、SRLDA、SRLPP和IWSRC)在ORL、Yale、Yale B、AR等四個人臉數據庫上進行實驗,并對實驗結果進行分析比較。實驗表明,它們的性能比傳統(tǒng)經典的特征提取方法和稀疏表示分別器都有了很大提升。
[Abstract]:In recent years, biometric recognition technology has become a convenient, safe and reliable technology because of its advantages of not being forgotten and losing. Face recognition technology applies computer technology to distinguish faces by using the biometric features of faces. It is recognized as the least invasive, most convenient, and very "humanized" technology. It has become one of the hotspots in the research of modern computer technology. Face recognition mainly includes two steps: face feature extraction and classification recognition. In this paper, we introduce three classical algorithms in the development of face feature extraction: linear discriminant analysis (Linear Discriminate), principal component analysis (Principal Component) and local preserving projection (Locality Preserving). These three algorithms belong to the classical dimensionality reduction algorithm and belong to the field of pattern recognition. They greatly promote the development of face recognition technology and are still studied imitated and compared by people up to now. At present, more and more attention has been paid to face recognition based on sparse representation, which looks at and deals with the problem of face recognition from a new point of view. The basic idea is that the face test sample can be expressed by the training sample approximately, then the test sample belongs to the category with the largest proportion in the expression. In this paper, the idea of sparse representation is used to improve the three classical feature extraction methods mentioned above. Three improved conventional transformation methods based on sparse representation (SRPCAS LDA and SRLPP),) are proposed and the rationality of the improved conventional transformation methods is analyzed. There are many methods for face classification and recognition. In recent years, the sparse representation based face recognition method belongs to a new class of face recognition methods, it has a completely different methodology. This paper first introduces two sparse representation classifiers: sparse representation classifier (Sparse Representation based Classifier and weighted sparse representation classifier (Weighted Sparse Representation based Classifier. On this basis, an improved weighted sparse representation classifier (Improved Weighted Sparse Representation based Classifier is proposed. Finally, the four algorithms proposed in this paper (SRPCAS SRLDAN SRLPP and IWSRC) are experimented on four human face databases, such as ORL Yaleer Yale Bearar, and the experimental results are analyzed and compared. Experiments show that their performance is much better than that of traditional feature extraction methods and sparse representation separators.
【學位授予單位】：蘇州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2144883