人脸识别方法研究与实现

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4、ｎｉｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｇｂｙＪｕｎｉａｎＹｅｊＤｉｒｅｃｔ：ｅｄｂｙＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＲｕｏｕＹａｎｙｇＤｅａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐＮａｎｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｊｇｙＭａｙ２０１６ＳｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎａｒｔｉａｌｕｌｌｍｅｎｔｏｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｐｆｆｉｆｆｏｒｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

5、南京大学研究生毕业论文中文摘要首页用纸毕业论文题目：人脸识別方法研究与实现计算机科学与技术专业２０１３级硕壬生姓名：叶君健■指导教师（姓矣、职称）：杨若瑜副教授摘要人脸识别技术因其在生物识别技术中的各种优势而越来越被大家所重视，也因而更加成功地应用于身份识别等领域。但现实环境中因光照、遮挡、人脸表情、人脸姿态等因素变化而带来的影响依旧是人脸识别研究亟需解决的问题。为了更好地解决込些问题，基于稀疏表示的分类Ｗ及深度学习被应用于人脸识别。因此，本文对这两类算法的研究现状与相关工作进行了分

6、析，Ｗ这两类算法作为基础，进行了Ｗ下两方面工作。为了解决表情、姿态、遮挡等因素带来的间题，我们提出了基于部件的ＳＲＣ方法，对每个部件单独进行分类之后判别部件受影响程度，抛弃受影响过大的坏部件，将剩余的好部件重构成全局人脸并重新进行分类判别。为了应对实际应用中不断新增的训练样本Ｗ及类别这一增量问题，我们提出了増＂＂量ＳＲＣ方法，依照分而治之思想，我们将对训练样本进行分组，每组独立进行字典构造Ｗ及分类判别，并提出了基于分组字典的分类判别规则。本文所实现的增量ＳＲＣ算法，在训练样本分为２组情况下，采用半

7、数样本训练时ＯＲＬＡＲ７在数据库上和数据库上准确率分别为９．５％和％％，单样本训练时准确４％ＳＲＣ率分别为７６．９和７５．６９％。从结果中可Ｗ看出本文实现的增量算法具有很好的鲁棒性，而且能很好地处理单样本训练情况。深度学习中网络的构造是研究者们关注的热点，因此我们根据应用于人脸识别的ＤｅｅＦａｃｅＤｅｅＩＤｔ－ｐ和ｐ网络，对应用于手写数字识别的ｌｅｎｅ５网络进行改动。我们通过对网络中池化层的数目，卷积层的数目，Ｄｒｏｐｏｕｔ层的使用，激活函数的使用ｌｅｎｅｔ－，多尺度特征的使用，全连接层中神经元的数目等

8、方面在５网络基础上进行改动，并将改动后的网络用于ＡＲ数据库和ＣＭＵ数据库，最后对识别。结果进行了分析和讨论，可作为人脸识别网络构建的有效参考关键词：增量，ＳＲＣ，深度学习，人脸识别ｉ南京大学研究生毕业论文英文摘要首页用纸ＴＨ