基于半耦合判决性字典学习的极低分辨率人脸识别算法

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4、耦合判决性字典学习的极低分辨率人脸识别算法作者姓名：杨威指导教师姓名、职称：卢涛(副教授)申请学位类别：硕士学位学科专业名称：计算机技术研究方向：图形处理论文提交日期：2016年10月8日论文答辩日期：2016年11月25日学位授予单位：学位授予日期：年月日答辩委员会主席：Verylow-resolutionfacerecognitionviasemi-coupleddiscriminativedictionarylearningAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterMajor：computertechnologyCandidate：YangWe

5、iSupervisor：AssociateProfessorLuTaoWuhanInstituteofTechnologyWuhan,Hubei430073,P.R.China摘要传统人脸识别算法假定输入的人脸图像具有较好的分辨率。然而在实际生活中，由于目标人脸常常与摄像设备距离较远，又受到光照条件的变化，目标人脸的运动模糊以及设备自身噪声等因素的影响，人脸图像部分往往尺寸小、分辨率低、噪声大、特征细节信息也极度有限，在极低分辨率下，人脸的识别问题仍然是一个巨大的挑战。近年来学者们提出了很多极低分辨率人脸识别算法，这些算法大多假定图像在不同分辨率之间存在结构的相似性，根据这种流形

6、结构一致的假设可以学习高低分辨率图像间的关系模型，从而完成从低分辨率特征到高分辨率特征间的转换。但是，这类方法在实际应用中会遇到以下几个问题：（1）图像在实际应用中下采样中会受到很多不确定因素的影响，降质的过程并不可控。从严格意义上来讲，高低分辨率之间是“多对一”的对应关系，结构一致性的假定条件在极低分辨率下并不能完全描述不同分辨率之间的流形结构关系；（2）在极低分辨率下，图像的特征信息会大量丢失，导致图像在子空间内求解特征时会不稳定，出现一定的偏差。为此，本文将针对以上两点展开研究，如何构建高低分辨率图像之间流形结构的学习模型以及提高图像特征的判决能力。为了进一步明示其对识别性

7、能所带来的增益，本文从以上两点出发设计了三个算法模型：（1）基于全耦合字典学习的人脸识别算法，该算法从流形结构一致性的角度出发，通过耦合字典训练将不同分辨率特征块统一进行稀疏关联学习，进一步加强了不同分辨率图像在特征空间内几何结构间的联系。对于极低分辨率下的人脸图像，通过将低分辨率空间内的流型结构保持到高分辨率空间，预测出高分辨率图像的特征细节，该方法体现了流形一致性学习的本质；（2）基于半耦合字典学习的人脸识别算法，该算法假定不同分辨率特征之间并不完全耦合，两者存在一定的映射关