基于稀疏表示的鲁棒性人脸识别研究

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1、分类号TP391.4学号1108521313118学位论文基于稀疏表示的鲁棒性人脸识别研究ResearchonRobustFaceRecognitionBasedonSparseRepresentation宋嫱嫱指导教师姓名张立权副教授北京建筑大学陆东高工北京建筑设计研究院申请学位级别硕士学位类别工程硕士专业名称建筑与土木工程年级2013级全日制论文答辩时间2016年6月学位授予单位和日期北京建筑大学2016年6月答辩委员会主席王佳教授论文评阅人匿名评审北京建筑大学硕±学位论文原创性声明、－本人郑里扣明：所Ｗ交的学位论义，是本人化咕帅的巧甘进研究Ｉ作歧取巧ＩＩ的研纪成义。

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4、适应性，因此己越来越多的应用到人脸图像分类中。大量的研究表明有效的特征提取方法不仅能使特征向量携带更多的有效信息，提高人脸的识别率和鲁棒性，还能够降低数据尺度，提高计算速度。目前，基于稀疏表示算法的人脸识别技术以其简单的算法模型和较好的识别效果受到了广大学者的关注。本文将特征提取应用到稀疏描述算法中字典集的构造，旨在提高系统的鲁棒性及识别率。论文主要的研究工作如下：（1）通过对压缩感知和稀疏表示理论的研究，可知稀疏系数对于信号类别具有很强的描述性，会选取能表示输入向量的关联最紧密的类别，忽略其他联系不紧密的类别。在AR数据库上进行仿真测试，结果表明使用稀疏表示算法进行人脸辨别是可

5、行的。（2）通过对局部彩色向量二进制模式(LCVBP)的研究，从彩色图像的多信号通道提取颜色范数模式和彩色角度模式，会使特征尺寸和计算量在一定程度上增大。因此，提出了一种自动的基于局部特征区域的LCVBP特征提取方法。在YCbCr彩色空间基础上定位人脸图像中的眼睛、鼻子和嘴部特征点，并利用这些特征点的位置获得特征区域，进而提取这些特征区域的LCVBP直方图，并按顺序放在一起作为最后一个图像的直方图特征。仿真结果表明：通过舍弃人脸图像中的冗余信息，可以获得近似LCVBP方法的识别效果，但特征向量的维度大大降低，计算量下降，人脸识别速度更快。（3）为了提高稀疏表示算法的鲁棒性，在原始

6、算法基础上增加了输入图像真假性辨别。这种改进能有效地辨别非库中的人脸。将彩色图像信息引入稀疏表达模型，并结合局部彩色向量二进制模式对图像进行特征提取，提出了一种非均匀的融合多种特征的特征提取方法来构造训练字典。在原始算法中引入误差项，能够有效地减少遮挡对识别率的影响。分别在彩色FERET人脸图像库和加州理工学院的彩色人脸数据库进行对比实验，仿真结果表明：本文提出的方法能够获得较好的识别率，并对旋转度数在15°左右的人脸有较好的识别效果。关键词：人脸识别；稀疏表示；彩色向量局部二值模式；局部特征。IAbstractAbstractInrecentyears,facerecognit

7、ionhasbecomeahotresearchfieldofpatternrecognitionandartificialintelligence.Duetothefactsoftheconvenientinformationcollectionandthenon-contact,thefacerecognitiontechnologyhasbeenwidelyappliedtothefieldsofsecuritymonitoringandinformationmanagem