基于稀疏编码视频人脸识别系统

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1、国内图书分类号：TP391.3学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学硕士学位论文基于稀疏编码的视频人脸识别系统硕士研究生：柴光忍导师：丁宇新副教授申请学位：工学硕士学科、专业：计算机科学与技术所在单位：深圳研究生院答辩日期：2012年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.3U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringTHESYSTEMOFBASEDONSPARSECODINGFACERECOGNITIONINVIDEOCandidat

2、e:GuangrenChaiSupervisor:AssociateProf.YuxinDingAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:ComputerScience&TechnologyAffiliation:ShenZhenGraduateSchoolDateofDefence:2012.12Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology摘要摘要随着现代科技的发展，视频数据的增长呈现爆炸式增速，这些海量视频数据特别是海

3、量视频中的人物身份信息拥有很大价值，这就需要视频人脸识别技术，但是当前对视频人脸识别的研究还远远不够。视频人脸识别的研究可用于安全领域、控制领域等，特别是随着移动智能时代的到来，移动终端可以轻易捕获到大量的视频数据，里面包含大量的人物信息，这就需要高效的视频人脸识别技术，配合移动终端的强大计算能力对这些人物信息进行挖掘分析。因此，对于视频人脸识别的研究很有意义。视频人脸识别是对视频中人脸分类，其主要的研究难点在于人脸受到表情、光照、分辨率、遮挡等影响严重，导致一些传统的静态图像分类算法并不是很有效。本课题的研究对象是基于稀疏编码的视频人脸识别，论文着重研究适

4、合视频环境的人脸分类算法，分析视频中人脸的特性，将稀疏编码表示思想引入到视频人脸分类中，本文使用LC-KSVD字典学习稀疏编码算法进行视频人脸分类。同时，充分结合视频人脸的特性，对原生的LC-KSVD算法进行优化，使其在视频中的分类性能得到提升：以视频序列为基础，进行构建字典元素；修改稀疏编码一致性约束矩阵；统计分类时使用投票策略，提高正确率。然后将优化过的LC-KSVD算法与传统的分类算法进行对比，发现其效果显著。最后设计和实现一个视频人脸识别系统，该系统由镜头分割、人脸检测、人脸跟踪、说话者标注、特征提取和分类6部分组成。本文在对部分步骤的实现方法上进行

5、了创新，主要在于人脸跟踪时进行二次检测增加人脸序列长度，在序列提取时对检测到的人脸进行一次粗过滤。该系统对实际运用具有一定指导意义。关键词：稀疏编码；LC-KSVD算法；稀疏编码表示优化方法；视频人脸识别系统－I－AbstractAbstractWiththedevelopmentofmodernscienceandtechnology,videodatagrowsexplosively.Thesehugeamountsofvideodata,especiallythemasspersonidentityfromvideodatahasbeenofgreat

6、value,whichwouldrequirefacerecognitiontechnologyinvideo;However,currentresearchonfacerecognitioninvideoisstillfarfromenough.Theresearchoffacerecognitioninvideocanbeusedforsecureareaandcontrolsystems,particularlywiththeadventofmobileintelligenceera,mobileterminalscaneasilycapturelar

7、geamountsofvideodata,whichcontainsalargenumberofpeopleinformation,whichrequiresofefficientfacerecognitioninvideo,combinedwithpowerfulcomputingpowerofmobileterminalsontheseinformationdiggingandanalysis.Therefore,theresearchoffacerecognitioninvideoisverymeaningful.Facerecognitioninvi

8、deoistoclassifythefacesinv