人脸识别算法研究及其应用

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1、分类号密级硕士学位论文题目：人脸识别算法研究及其应用英文并列题目：Theresearchandapplicationoffacerecognition研究生：谢佩专业：计算机科学与技术研究方向：人工智能与模式识别导师：吴小俊指导小组成员：学位授予日期：2016年6月答辩委员会主席：张曦煌江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导巧指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加队标注和致谢的地方外，论文中不化含其他人已经发表或撰写过的研究成果，

2、也不包含本人为获得江南／大学或其它教育机拘的学位或证书而使用过的材料一工？与我同作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签若？：Ｓ雖伴日期？刘Ｌ＇叫关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定：江南大学有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和殘盘，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或担描等复制手段保存、汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质论文的内

3、容相一致。保密的学位论文在解密后心遵守此规定。＇签名；弔导师签名；１＞ｒＪ＇日巧：蓋為摘要摘要在计算机视觉、机器学习以及生物特征识别等领域，人脸识别一直是重要的研究课题之一。近些年来，在世界各国研究者的共同努力下，人脸识别技术取得了较大的进展，获得了一些重要的研究成果，但是人脸识别的鲁棒性问题（主要是关于人脸图像的对齐，遮挡问题以及如姿态、光照、表情等的变化）仍然是一个具有挑战性的问题，有待进一步研究。为了提高人脸识别的鲁棒性能，本文通过对一些相关理论及算法的研究，针对人脸图像全局与局部特征、

4、Shearlet变换特征、稀疏表示、字典学习以及低秩表示等相关方面进行了一系列的工作，提出了一些改进的算法应用于人脸识别，本文的主要研究工作以及创新成果包括以下几个方面：（1）针对主成分分析（PCA）在特征提取时考虑的是图像的整体信息，并没有考虑图像的局部信息，而分块PCA（ModularPCA）则可以有效地提取图像中重要的局部信息，但PCA和ModularPCA都要进行图像的矢量化，这会破坏原始数据的空间结构，也有可能会导致“维数灾难”。多线性主成分分析（MultilinearPCA）作为PCA在高维数据上的扩展，直接使

5、用矩阵或者高阶的张量来获得有效特征。既可以避免“维数灾难”，又可以体现直接将张量数据作为处理对象时保留原始数据较好基本结构信息的优点。在研究ModularPCA和MultilinearPCA基础上，本文提出了分块多线性主成分分析2（MPCA）算法用来人脸识别。实验结果表明，在同等的分块条件下，所提出的方法的识别效果要优于ModularPCA的方法。（2）为了获得人脸图像中更丰富的纹理特征以提高人脸识别效果，本文提出了一种基于Shearlet变换和均匀模式LBP算子（UniformLBP）提取特征的协作表示方法用于人脸识别。

6、首先，人脸图像通过Shearlet变换分解，得到多尺度多方向的幅值域图谱，再经过简单的平均融合，获得融合后的幅值域图谱。然后通过均匀模式的LBP算子结合分块的方法获得该Shearlet变换后融合图像的直方图特征。最后，结合协作表示的方法来分类所提取到的特征。该方法可以提取到图像更丰富的边缘以及纹理信息，人脸数据库上实验结果表明，本文所提的方法不仅对于光照和表情变化具备较强的鲁棒性，同时能在一定程度上处理人脸图像中存在遮挡的情形。（3）针对人脸识别实验中训练样本图像和测试样本图像都受到污染时的情况，本文提出了一个基于低秩恢复

7、理论和不相关字典的半监督学习方法用于人脸识别，不相关字典则是在字典学习时对字典各原子项进行不相关的约束获得。该方法可以同时获得训练样本以及测试样本的低秩稀疏表示系数。在人脸库上的人脸识别实验结果验证了本方法的有效性，对于人脸图像中光照、表情、姿态变化以及噪声（块遮挡和像素点破损）等情形也有一定的鲁棒性能。关键词：人脸识别；MultilinearPCA；Shearlet变换；协作表示；低秩矩阵恢复；低秩稀疏表示；不相关字典IAbstractAbstractFacerecognitionisoneofthemostimport

8、antresearchtopicsincomputervision,machinelearningandbiometrics.Inrecentyears,withtheeffortsoftheresearchersaroundtheworld,facerecognitionhasmadetremendo