基于贝叶斯压缩感知的人脸识别研究

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1、巧女学位论文基于贝叶斯压缩感知的人脸识别研究？’．：，：試瑞；Ｖ茄、、、‘ｒ‘，乂八．茲：？翅奚喊站占Ｖ心－＂嶺恣霉露野舞．建；自草与ｒ’’’＇，＇．‘斟；巧絮．锻：；＾嫌辩，：；．＾节；护；，：函前：？Ａ－‘，？．Ｉ？？．－？？、？－＇一＇．－－．？．ｙ．．巧ＶＶｔ；Ｖ．山＇、＇；．户甘＞卓．．巧城磕！■背摔＇■＇＂＇＾ｒ：．Ｖ．巧爲、乂學二Ｑ—六年六月分类号ＴＰ３９１．４蒋级么开ＵＤ

2、Ｃ硕±学位论文基于贝叶斯压缩感知的人脸识别研究周訴挙科专业计算机软件与巧论指导教师元昌安教授论文答辩日期２０１６年５月１９日学位巧予日巧２０１６年６月３０日答辩委员会主巧陈友初教授级工括师广西大学学位论文原创性和使用授权声明本人声明所呈交的论文，是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除己持别加标注和致谢的地方外，论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得广西大学或其它单位的学位而使用过的材料一。与我同工作

3、的同事对本论文的研究工作所做的贡献均已在论文中作了明确说明。本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归。目属广西大学；本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权，Ｐ学校有权保存并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可１＾采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用授权。田４＾保密。＂＂（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）

4、以化．论文作者签名；／＾日期：１．指导教师签名．ｋ：曰期：知Ｕｕ作者联系电话：电子邮箱：基于贝叶斯压缩感知的人脸识别研究摘要人脸识别技术最友好、自然、直接的生物特征识别手段，在社会公共安全、政府机关、视频监控、电子商务等领域都有着广泛的应用空间，人脸识别技术可分为人脸检测和识别两个基本过程。首先在视频录像中检测和定位到人脸图像。然后，从而鉴别，通过算法利用数据库进行识别匹配、目标人脸，其中光照人脸姿态、遮挡、表情等变化给人脸识别带来了巨大的挑战。压缩感知算

5、法（ＣｏｍｐｒｅｓｓｅｄＳｅｎｓｉｎｇ，ＣＳ）因为不受传统Ｎｙｑｕｉｓｔ定理的一一限制，近年来成为个研巧热口领域，在开始数据采集的时候，去掉多余的信息将信息进行压缩，再利用重构算法又能从稀疏的系数中恢复成原来的数据。后来有学者将贝叶斯理论与ＣＳ相结合，提出来贝叶斯压缩感知算法巧ａｙｅｓｉａｎＣｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅＳｅｎｓｉｎｇ，ＢＣＳ），ＢＣＳ是从贝叶斯统计学的角一度去通过后验分布函数对信号和噪声进行估计，所在信号恢复时，定范围内可减少噪声的干扰。ＢＣＳ因为多层先验的引入

6、。，在求解后验分布时算法复杂度高视觉词袋模型和局部特征统计都是常用的特征提取方法，词袋模型要用Ｋ均值，聚类来得到视觉字典，聚类大小的选取对特征提取的影响Ｗ及更新字典要花费很长的时间。局部持征统计特征提取算法虽然具有光照和旋转不变性，但对于人脸图像多尺度的变化效果不是很理想。针对Ｗ上叙述的问题论文提出了Ｈ个新的算法来解决：核贝叶斯压，Ｉ缩感知算法（ＫｅｒｎｅｌＢａｙｅｓｉａｎＣｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅＳｅｎｓｉｎｇ，ＫＢＣＳ）、压缩稀疏金字塔ＳｔＰＭｏｄＭｕ－（Ｃｏｍｐｒｅ

7、ｓｓｅｄｐａｉａｌｙｒａｍｉｄｅｌ）和多层局部特征统计ｌｔｉｌｅｖｅｌ（ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＬｏｃａｌＦｅａｔｕｒｅ，ＭＳＬＦ）。ＫＢＣＳ是将ＢＣＳ进行核扩展，加快贝叶斯压。缩感知的运算速率，提高算法鲁棒性ＣＳＰＭ是利用ＣＳ的思想将词袋模型加改进，提高了算法的运算效率。ＭＳＬＦ是局部特征统计与空间金字一，使算法在定范围上能克服人脸图像不匹配的问题塔模型的结合，在常用ＥｘｔｅｎｄｅｄＹａｌｅＢ、ＡＲ、ＣＭＵＰ圧和ＦＥＲＥＴ人脸数据库上验证了算法的有效性。关键词：人

8、脸识别；贝叶斯压缩感知；金字塔模型；局部特征统计ＩＩＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＦａｃｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＫｅｒｎｅｌＢａｅｓｉａｎｇｙｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅｓｅｎｓｉｎｇＡＢＳＴＲＡＣＴＦａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓｉｓ出ｅｍｏｓｔｎａｔｕｒａｌ－ａｎｄｉｎｔｕｉｔｉｖｅｆｒｉ