基于局部合成正脸和稀疏表示的人脸识别算法.pdf

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1、基于局部合成正脸和稀疏表示的人脸识别算法张雨2015年1月中图分类号：TP391.4UDC分类号：621.3基于局部合成正脸和稀疏表示的人脸识别算法作者姓名张雨学院名称计算机学院指导教师赵清杰教授答辩委员会主席陆耀教授申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月FaceRecognitionMethodviaLocallySynthesisFrontFaceandSparseRepresentationCandidateName：YuZhangSchoolorDepartment:ComputerScienceFac

2、ultyMentor:Prof.QingjieZhaoChair,ThesisCommittee：Prof.YaoLuDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor：ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果

3、，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要自动人脸识别技术有着广泛的应用前景，一直都是国内外学者研究的热点。虽然目前人脸识别技术已经取得了很大的进展，但是在实际应用中，仍然面临遮挡、表情、光照等诸多问题，尤其是当头部姿态发生大角度偏转时，识别率会明显下降。针对这一问题，本文重点研究多姿态下的人脸识别技术，主要工作如下：提出基于局部合成正脸算法，从而有效地解决了人脸识别技术中的姿态问题。在实际人脸识

4、别系统中，作为测试样本的人脸和训练样本人脸的姿态往往存在较大差异，传统人脸识别算法的正确性无疑会受到负面影响。为了减小由于姿态变化引起的识别错误，本文提出了一种基于局部正脸合成的算法，将输入的测试侧脸，模拟正面人脸，这种算法同时对部分遮挡也有很好的鲁棒性。提出三阶段人脸识别算法(Three-phasetestsamplerepresentation,3PTSR)，可同时解决遮挡、干扰和姿态问题。第一个阶段——正脸合成阶段，用提出的正脸合成算法，将偏转角度较大的输入人脸合成其相应的正脸，以作为新的测试样本；第二个阶段——样本筛选阶段，从训练样本中选择出对新的测试样

5、本表示能力最强的M个训练样本；第三个阶段——决策识别阶段，用第二阶段选择的M个训练样本做人脸识别。通过与经典算法的对比实验证明，本文提出的基于局部正脸合成的算法和3PTSR人脸识别算法具有明显的优越性。关键词：人脸识别；正脸合成；稀疏表示I北京理工大学硕士学位论文AbstractAutomaticfacerecognitionhasawideapplicationprospectandhasbeenahottopicamongscholarsaroundtheworld.Althoughfacerecognitionhasmadeagreatprogress,i

6、tisstillfacedwithalotofchallengessuchasocclusion,expressionandillumination.Especiallywhenthefaceposevariesdramatically,recognitionratewilldecline.Toaddressthisproblem,inthispaper,wefocusonmulti-posefacerecognition.Themaincontributionsaresummarizedasfollows:Alocalfrontalfacesynthesizi

7、ngalgorithmisproposedtosolvetheproblemofposevariationinfacerecognition.Inpracticalfacerecognitionsystem,thedifferencebetweentheposeoffacefortestsampleandthatoftrainingsampleisalwayshuge.Inordertoreduceerrorsduetoposevariation,weproposefrontalfacesynthesizingalgorithm,whichcanbeusedto

8、getthevirtua