基于奇异值分解的正交匹配追踪在人脸识别中的应用

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1、ＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＪＢＥＩＪＩＮＧＪＩ｜｜＾＾硕ｚｂ学位论；３＾画‘參！基于奇异值分解的走菱匹配追踪在人脸识别中的应用：：：：：：＾？．＆＾硕±学位论文基于奇异值分解的正交匹配追踪在人脸识别中的应用＇－ｏｍｓＡｎ化ＦａｃｅＳＶＤｂａｓｅｄＯＭＰＡｌｇｌｉｔｈｐｐｌｙｉｇＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎｇ作者：吴巧武导师：樂刚荣北京交通大学２０１６年６月学位论文版权使用授权书。本学位论文作备完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定特

2、授权北京交通大学可将学位论义的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，。、提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存汇编Ｗ供查阅和借阅问意学校向国家巧关部口或机构送交论文的裳印件和磁盘。学校可Ｗ为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）支乂：学位论文作者签名；义导师签名日期：ｋ公年（月Ｔ日签字日期：年户月ｙ日签字／－．帘巧：公化学校化巧：１０００１北京交通大学硕±学位论文堪于奇异值分解的击交匹配追踪在人脸识别中的应

3、用－Ａｎ化ＦａｃｅＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎＳＶＤｂａｓｅｄＯＭＰｌｏｒｉｔｈｍｓＡｐｐｌｙｉｇｇｇ：１３１２１巧４作者姓名：吴玉武学号导师姓名：教授：渠刚荣职称学位类别：理学学位级别：硕±学科专业：计算数学研巧方向：压缩感知北京交通大学２０１６年６月ｉ致谢感谢渠刚荣教授在我的论文选题和撰写过程中所给予的指导和帮助，渠老师一，丝不苟的精神，使我，度知识渊博见识多广，他对科研严谨求实的态对工作记忆深刻，使我可从快速掌握论。渠老师在学习和生活中的严格要求、热情

4、鼓励，。文研巧方向和相关理论，在此我要向渠老师致Ｗ最诚攀的谢意在实验室工作及撰写论文期间，王倩师姐对我论文中的的研兄工作给予了热情帮助，在此向她表达我的感激之情。最后感谢我的家人，并且高，是你们的支持和鼓励了使我可安也完成学业高兴兴度过了研巧生Ｈ年的时光。Ｕ北巧交通乂学硕＋学化论文中文巧要締要一Ｌ：Ｎｉ化缩感知是，＞Ｌ远小于ｕｓｔ种新的采样理论，它利用信号的稀疏性ｙｑ的采一经。压样频率采样信号，通过非线性重建算法髙概率地重建该信号缩感知理论提出，立即在学术界引起轰动，人们也开始逐步探

5、索其在日常生产和生活中的应－ＡＹＹａｎ出了基于稀疏表示的人脸识别算法（ＳｐａｒｓｅＲｅｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ用。．ｇ等人提ｐ＂＂ｂａｓｅｄＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ简称ＳＲＣ方法），此后压缩感知理论逐步成为人脸识别的领域的常用算法。＾Ｐ、本文详细介绍了压缩感知的原理、信号重建的充分条件和必要条件＾＾及式ＢＭＰ为代表的重建算法和基于压缩感知的人脸识别的可行性。结合ＳＲＣ算法，提出了基于奇异值分解（ＳＶＤ）的人脸识别算法，该算法首先使用ＳＶＤ算法将原来的测量矩阵分解，使之形成新的测量

6、矩阵，新的测量矩阵是部分正交矩阵，从而新的测量矩阵的相干性大大降低。根据压缩感知的理论，测量矩阵的相干性越小，重建的效果就会更好，并且重建的速度也会有明显的提高。本文重点研巧了基于ＳＶＤ的人脸识别算法，并且使用该算法做了相关的实验Ｉ从实验结果来看．实验效果比基于ＯＭＰ的ＳＲＣ算法有了明显的提高，通过理论和实验都表明了该算法的优越性。关键字、ＳＲＣ算法、基于ＳＶＤ的ＯＭＰ算法：人脸识别、压缩感知ｍ化扣巧述人学硕±学化论文英义摘嬰ＡＢＳＴＲＡＣＴＣｏｍｐｒｅｓｓｅｄＳｅｎｓｉｎｇ（Ｃ

7、Ｓ）ｉｓａｎｅｗｓａｍｐｌｉｎｇｔｈｅｏｒｙ．ＴｈｅｍａｉｎｉｄｅａｏｆＣＳｉｓｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｌｉｈｈｉｉｌｉｔｌｃｏｎｓｔｃｔｉｏｎａｌｏｒｉ化ｍｗｈｉｃｈｉｎｇｓｉｎａｗｔｈｒｏｂａｂｂｎｏｎｉｎｅａｒｒｅｒｕｇｇｇｐｙｙｕｔｉｌｉ之ｅｓ化ｅｓａｒｓｏｆｓｎａｉｅｅｕｅｎｔｓａｍｌｅｓａｒｅｍｕｃｈｌｅｓｓ化ａｎｔｈｅＮｕｉｓｔｐｉｔｉｇｌｗｈｉｌｅｄｆｒｙ＾ｑｐｙｑｓａｍｌｉｎｒａ．Ｉｄｉｌｔｈｅｃｏｍｒｅｓｓｅｄｓｅｎｓ

8、ｉｎｐｇｔｅｔｃａｕｓｅｇｒｅａｔａｔｅ打ｔｏｎｏｆｓｃｈｏａｒｓａｓｓｏｏｎａｓｐｇ＊ｌｌｉｉｔｈｅｏｉｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｎｐｅｏｐｅｂｅｇａｎ似ｅ渾ｌｏｒｅｉｔｓａｐｐｃａｔｏｎｉｎｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｙＡＹｔｔ