基于奇异值分解与稀疏表示的人脸识别方法

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1、南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第一章绪论第一章绪论1.1研究背景及意义人脸识别是计算机智能监控领域、模式识别和人机交互领域最具研究意义的课题之一，人脸识别在很多领域都有应用，如经济、国家信息安全、智能监控、军事防御、驾照、智能门禁等等。随着技术不断的革新，人们对安全系统有了更高的要求，这就促进了身份验证的发展，一般的身份验证有很多种方法，如生物方面的有指纹识别、虹膜、红外线温谱；一般的身份证件的认证有护照、身份证、驾照、加密的门禁卡等。相互比较发现，传统的身份证件认证存在很多弊端，比如身份证件丢失、而加密的门禁卡容易被黑客入

2、侵盗取密码，容易引起人身财产安全的隐患。生物识别中人脸识别具有容易采集，信息特征明显，方便快捷的特点可以广泛使用于各个行业领域。人脸识别的发展还和其他很多领域有关，如，生物人工神经网络学、生理学、模式识别、图像处理、智能网络等等，而基于以上各方面的发展，结合计算机与生物学的研究，使得计算机能够仿真人的感官认知，结合图像处理等学科，建立计算机模型，能更好的解决人脸识别的问题人脸具有其自身的特殊性，如光照、表情、遮挡物、姿势、甚至背景环境的影响，导致识别的效率一直是难以突破的。最初的人脸识别是计算各个面部器官的几何特征来计算相似度，如计

3、算眼睛鼻子嘴巴之间的几何距离；而现代的识别系统是先提取面部特征，如PCA，贝叶斯人脸识别等。人脸中各个器官在识别中所占的比重不同，眼睛，嘴唇，眉毛所占的权重较高，而嘴巴，额头所占比重较低，特征提取的难点在于如何分配权重，如何采样压缩至训练样本中等等。现阶段人脸识别是现代研究的富有重要意义的课题，更进深入的研究人脸识别将更加促进人身安全，打击犯罪，加快社会智能化的脚步。1.2国内外研究现状人脸识别的研究从20世纪初的时候就有起步，有关人脸识别的文章最早发表于1888年的《Nature》上，当时只是阐述了用人脸最为身份识别的想法的提出，

4、还没有涉及到现代智能化的人脸识别。最早提出研究人脸识别问题且发表文章是20世纪70年代，Bledsoe发表了一系列文章阐述建立了以人脸面部各个特征器官之间的比率参数，几何距离为特征的半自动的人脸识别系统，经过半个多世纪的研究，人脸识别的研究终于迈出了一个大步。而近几十1万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第一章绪论年对于人脸识别的研究更是得到了更大的关注，有了很大的发展，几乎各个高校，会议期刊，国际会议对此都有专门的研究，如EI,IEEE等国内国际重要的期刊开出专栏欢迎作者投稿，还有一些著名的国际会议也经常在国际上各个国家

5、开研讨会进行最新的人脸识别研究的学术探讨，人来能识别已经成为现在最前沿，最流行的研究领域之一。人脸识别的发展大致分为以下4个阶段：1．人脸面部器官特征阶段。以Bertillon，Parke为主要代表，主要研究的是以人脸面部各个器官之间的几何距离为特征参数，选取的一般是正面的人脸，该阶段是人脸识别的初期，研究的想法和成果都是比较少的，由于外界环境光照，遮挡等影响，或者人脸面部表情的不同会产生很大的差异，因此当时的研究成果仅限于理论知识或者清晰的正面人脸，应用价值很小。图1.1基于几何特征的人脸识别图2．机器识别的半智能化阶段。以Les

6、k,Goldstion,Harmon等利用特征脸的方法来进行人脸识别，是第一次提出特征连这个全新的概念，仍是利用几何参数的方法，但是结合了特征脸这个概念，在这个阶段发表的文章是比较多的，具有代表性的是Kanade等。3．动态自动的智能化识别阶段。此阶段是人脸识别发展最快，技术发展跨越式的发展阶段，此阶段产生了很多新的算法，并且随着外界环境的改变，如遮挡，光照，或者人脸表情的改变都可以做出高效的识别，此阶段也是将分类方法应用到人脸识别中来，PCA，支持向量机，独立分量，线性判别等最先进的算法都是那个时候提出来的，俄罗斯，美国等在此时建

7、立了很多著名的人脸库，比如后来使用的FERET，国外还专门组织用FERET人脸库进行测试，由于此阶段人脸识别的快速发展，当时的技术已经能够运用到实际的运用中了，而且为了进一步推动人脸识别的技术发展，20世纪90年代科研人员专门做了有关动态识别和表情光照遮挡等这方面的深入研究，更加提高了人脸识别的有效性和高效性。4．自动化识别与鲁棒性相结合的。21世纪以来对于人脸识别的要求更高，关乎人身安全等更方面，促使科研人员更进一步的研究，尤其是相对于人脸的表情，光照，遮挡三方面进2万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第一章绪论行了一系

8、列的研究，以实现能够大范围的使用，通常的算法比如主成分分析，支持向量机等，都可以比较好的解决这些问题，近来稀疏表示与人脸识别的发展也更加迅速，由于稀疏表示是一个比较成熟的东西，而和人脸识别相结合碰出了新的火花。目前国内外研究的机构有很