基于压缩感知理论的人脸识别算法研究

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2、２０１６年６月４日．‘－？’每，—．丫壊－＇？￣＾、Ｊ？－－１＊一、．■．公＞０曲阜师范大学研究生学位论文独创性声明＂＂＂＂（根据学位论文类型相应地在□划Ｖ）本人郑重声明：此处所提交的博±口／硕±向淹文《基于压缩感知理论的人脸识别算法研究》，是本人在导师指导下，在曲阜师范大学攻读博±口／硕±因鲁位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除注明部分外不包含他人已经发表或撰写的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均己在

3、文中明确的方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。？作者签名？；ｕ親＾４Ｕ少、中曲阜师范大学研究生学位论＂文＂使用＂授＂权书（根据学位论文类型相应地在□划Ｖ）《基于压缩感知理论的人脸巧别篡法研究》系本人在曲阜师范大学攻读＞博±ｎ／硕±拉学位期间，在导师指导下完成的博±口／硕位论文。本论文的研究成果归曲阜师范大学所有，本论文的研巧内容不得其他单位的名义发表。本人完全了解曲阜师范大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部口送交论文的复印件和电子版本，

4、允许论文被查阅和借阀。本人授权曲阜师范大学，可１＾采用影印或其他复制手段保存论文，可Ｗ公开发表论文的全部或部分内容。》作者签名；作日期：心化成导师签名：曰期：＂Ｗ／ｌＬ７繁Ｘｆ旅粟摘要摘要人脸识别一直是图像处理领域经典的研究课题，因其具有成本低、无侵犯性、易操作等优点，在身份认证、安全监控等领域得到了广泛的应用。人脸识别的发展带动了计算机视觉、机器学习等多领域的快速发展，具有重要的研究意义。当前的人脸识别算法都是建立在大批样本的前提下，利用统计学习原理，合理地对低维数据进行分析整

5、合，但在处理高维数据时效果不佳。压缩感知理论的出现打破了人脸识别的瓶颈，通过充分利用信号稀疏性的采样理论，克服了采样数据量巨大、数据维数过高等问题。该理论最经典的算法就是稀疏表示分类算法，通过直接处理原始数据，避免了图像预处理时信息的丢失问题。当人脸发生遮挡时，现有的理论不能确保信号的准确恢复，进而影响识别效果。因此本文的主要研究内容就是针对图像存在遮挡的情况下，改进了一种基于稀疏表示的人脸识别方法，将遮挡图像和样本集图像以相同的分块方式进行处理，分别对每一小块图像进行识别，通过计算残差值得到识别结果

6、。识别的过程中利用一个非常稀疏的随机测量矩阵，运用稀疏度自适应匹配追踪算法来进行信号的重构，在不需要获悉信号稀疏度的前提下，通过不断地迭代估计出信号的稀疏度，从而解决实际生活中信号稀疏度不定的情况，达到提高识别精度和鲁棒性的目的。在AR标准人脸库和自建人脸库中对提出的改进算法进行验证，实验结果表明，改进后的算法能够很好的弥补发生遮挡时带来的不利影响，比传统的人脸识别方法更加准确，数据运算量小，运算速度更快。关键词：压缩感知；稀疏表示；人脸识别；SAMP算法IAbstractAbstractFaceid

7、entificationtechnologyisaclassicresearchtopicinthefieldofimageprocessing,withcharacteristicsoflowcost,non-violativeandeasilytooperate.Nowithasbeenwidelyappliedintheareaofidentityauthenticationandsecuritymonitoring.Ithasgreatsignificanceonacademicresearc

8、handpromotedtherapiddevelopmentintheareaofcomputervision,machinelearningandetc.Basedongreatquantityofdatasamplesandtheoryofutilizingstatisticallearning,theexistingfacerecognitionalgorithmisabletoanalyzeandintegratelowdimensionald