發(fā)布時間：2017-07-03 01:11

  本文關鍵詞：基于局部敏感性和混合稀疏表示的人臉識別研究

  更多相關文章： 人臉識別 稀疏表示 分組稀疏 局部敏感性 混合稀疏 極限學習機

【摘要】：作為圖像處理、模式識別等領域最成功的應用之一,人臉識別由于無需識別對象配合、可遠程隱蔽操作、識別過程友好等特點備受關注。除了純粹的科研意義,在商業(yè)和執(zhí)法中也有著諸多應用,如監(jiān)管、安全、通訊和人機交互等。經(jīng)過30年的研究,各種各樣的人臉識別方法被研究者相繼提出。隨著壓縮感知理論的興起,作為其核心技術的稀疏表示,不僅可以降低數(shù)據(jù)分析和處理的成本,而且可以提高數(shù)據(jù)的壓縮效率,因而基于稀疏表示的方法由于其出色的分類性能以及對噪聲和遮擋的魯棒性受到了研究者的廣泛關注,紛紛將科研方向?qū)Ｗ⒂诨谙∈璞硎镜娜四樧R別研究上,實現(xiàn)人臉識別的更加精準化,提高人臉識別技術。本文對基于稀疏表示的人臉識別方法展開深入研究,并在此基礎上,對稀疏編碼加入局部敏感性、分組稀疏性以及混合稀疏性的約束,從而提高人臉圖像的分類性能。本論文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點如下：1)首先介紹了本文所涉及領域與其相關技術的研究現(xiàn)狀,概述了本文研究方法所在的人臉識別框架平臺,繼而歸納總結了本文主要研究重點,即稀疏表示的相關基礎知識。2)提出了基于局部敏感性分組稀疏表示的人臉識別分類方法。該方法通過對稀疏編碼加以局部約束性,保留了測試樣本和相鄰訓練數(shù)據(jù)間的相似性,以獲得更多包含判別信息的有效稀疏表示系數(shù),并分別與兩種分組稀疏方法相結合,解決了訓練樣本字典內(nèi)部結構性問題。實驗將在ORL人臉庫,AR人臉庫以及Extended Yale B人臉庫上分別進行,以驗證該方法有效性。3)提出基于核局部敏感性分組稀疏的極限學習機人臉識別分類方法。該方法將首先對于稀疏表征加以局部敏感性與分組稀疏性的雙重約束,既考慮了訓練數(shù)據(jù)的字典結構性問題,也保留了對稀疏編碼的局部約束性,并在考慮局部約束性時加入高斯核函數(shù)以提高約束性能,再將其與極限學習機相結合。彌補了擁有較快學習速度的極限學習機在應用于分類時由于對噪聲敏感以致準確性較低,而分類性能較好且對光照、噪聲等魯棒的稀疏表示方法卻較為耗時的不足,實現(xiàn)了在擁有較快識別速度的同時,保持較好分類識別性能。本文將在ORL人臉庫,AR人臉庫以及Extended Yale B人臉庫上進行多組對比實驗,分別測試該方法的識別率與分類時間。4)提出基于非級聯(lián)Gabor特征的混合稀疏表示人臉識別分類方法。該方法將對光照、姿態(tài)及表情等變化具有較好魯棒性的Gabor特征應用到稀疏表征方法中,并充分考慮5尺度和8方向上的所有Gabor特征信息,即用提取得到的人臉圖像的多尺度多方向的Gabor局部特征替換稀疏表征中原先使用的全局特征,并使用主成分分析方法對圖像進行降維,而后在進行稀疏表征時采用混合稀疏表示方法,綜合考慮數(shù)據(jù)的分組結構性與整體稀疏性,并通過求解混合稀疏最小化問題來得到最終識別結果。該方法的實驗將在AR和Extended Yale B標準人臉庫上進行,以驗證該方法的可行性及有效性。
【關鍵詞】：人臉識別 稀疏表示 分組稀疏 局部敏感性 混合稀疏 極限學習機
【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及技術研究難點10-13
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 技術研究難點12-13
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點13-14
• 1.4 本文組織結構14-16
• 第二章 基本理論16-23
• 2.1 人臉識別基本流程16-21
• 2.1.1 人臉檢測16-17
• 2.1.2 圖像預處理17-18
• 2.1.3 特征提取18-19
• 2.1.4 分類識別19-21
• 2.2 稀疏表征理論21-23
• 2.2.1 稀疏表示21-22
• 2.2.2 分組稀疏22-23
• 第三章 基于局部敏感性分組稀疏表示的人臉識別研究23-43
• 3.1 基于局部敏感性分組稀疏表示的人臉識別算法23-25
• 3.1.1 概述23
• 3.1.2 LS-GSRC算法實現(xiàn)23-25
• 3.2 基于核局部敏感性分組稀疏的極限學習機人臉識別算法25-30
• 3.2.1 極限學習機25-28
• 3.2.2 LS-GSE算法實現(xiàn)28-30
• 3.3 模擬試驗及分析30-43
• 3.3.1 實驗數(shù)據(jù)集30
• 3.3.2 LS-GSRC實驗與結果分析30-33
• 3.3.3 LS-GSE實驗與結果分析33-43
• 第四章 基于非級聯(lián)Gabor特征的混合稀疏表示方法的魯棒人臉識別43-53
• 4.1 Gabor特征概述43-44
• 4.2 基于非級聯(lián)Gabor特征的混合稀疏表示人臉識別算法44-47
• 4.2.1 混合稀疏表示44-45
• 4.2.2 算法實現(xiàn)45-47
• 4.3 模擬試驗及分析47-53
• 4.3.1 實驗數(shù)據(jù)集47
• 4.3.2 模擬實驗47-51
• 4.3.3 實驗分析51-53
• 第五章 總結與展望53-56
• 5.1 總結53-54
• 5.2 展望54-56
• 參考文獻56-62
• 致謝62-63
• 碩士期間發(fā)表的論文與參加的科研項目63

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