本文關鍵詞：基于矩陣分數范數的人臉識別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人臉識別是圖像處理和模式識別中的重要研究問題,由于其具有隱蔽性、無侵犯性及圖像采集簡便快捷等優(yōu)點,被廣泛應用到人工智能和安全監(jiān)控等領域.本文以人臉識別為主要研究對象,重點研究其中的特征提取和分類問題,并結合模式識別中的最新成果,深入研究了矩陣稀疏優(yōu)化方法.本文首先介紹了基于壓縮感知理論的兩種經典人臉識別方法,主成分分析法和稀疏表示分類方法.并在向量稀疏優(yōu)化方法的基礎上,為提高人臉識別的效率,提出了矩陣稀疏優(yōu)化模型.矩陣稀疏優(yōu)化模型是基于矩陣范數2,(0 1)pl?p?模極小化問題,其綜合了分數范數(0 1)pl?p?的稀疏性和2l范數的光滑性,在高維圖像數據處理的特征選取中有很好的表現.而且大量數據表明,聯(lián)合矩陣范數(0 1)pl?p?比傳統(tǒng)的向量1l范數具有更好的稀疏性,對噪聲的抗干擾性也更好.本文根據人臉數據的結構特點,建立基于混合矩陣范數2,(0 1)pl?p?極小化的人臉特征選取模型.對任意參數p?(0,1],設計了求解2,(0 1)pl?p?極小化問題的一致性求解算法,并證明了目標函數隨迭代點嚴格下降,保證了算法的收斂性.此外,本文將混合矩陣模型特征選取與最近鄰識別方法結合,提出了一類新的魯棒人臉分類方法.而且在多個人臉測試樣本上的實驗結果表明,基于分數矩陣范數2,(0 1)pl?p?的稀疏優(yōu)化模型比傳統(tǒng)的人臉識別方法有更好的特征選擇和分類效果.
【關鍵詞】：特征選擇 矩陣范數 壓縮感知 稀疏優(yōu)化 人臉識別
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 研究背景7
• 1.2 人臉識別中的研究方法7-10
• 1.3 本文的主要工作和安排10-12
• 第二章 稀疏表示人臉識別12-19
• 2.1 符號和定義12-13
• 2.2 主成分分析法13-14
• 2.3 向量稀疏優(yōu)化方法14-19
• 第三章 基于l_(2-p) ,( 0＜p≤1 ) 矩陣范數的特征選取模型及算法19-26
• 3.1 基于l_(2-p) ,( 0＜p≤1 ) 矩陣范數的特征選取模型19-21
• 3.2 基于矩陣范數l_(2-p) ,( 0＜p≤1 ) 優(yōu)化問題的算法設計21-22
• 3.3 基于l_(2-p) ,( 0＜p≤1 ) 模極小化問題的迭代算法的收斂性分析22-24
• 3.4 人臉識別的新方法24-26
• 第四章 人臉識別的數值實驗26-29
• 4.1 人臉識別實驗26-27
• 4.2 遮擋的人臉圖像檢測27-29
• 第五章 本文總結29-30
• 參考文獻30-33
• 致謝33-34
• 攻讀碩士學位期間的研究成果34

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