基于稀疏表达的人脸分析方法研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA专业学位硕士学位论文MASTERTHESISFORPROFESSIONALDEGREE论文题目基于稀疏表达的人脸分析方法研究专业学位类别工程硕士学号201122020667作者姓名陈路指导教师解梅教授分类号密级注1UDC学位论文基于稀疏表达的人脸分析方法研究（题名和副题名）陈路（作者姓名）指导教师解梅教授博导电子科技大学（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称电子与通信工程提

2、交论文日期2014.03.31论文答辩日期2014.05.19学位授予单位和日期电子科技大学2014年6月27日答辩委员会主席王建国评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。THERESEARCHOFMETHODOFFACEANALYSISBASEDONSPARSEREPRESENTATIONAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ElectronicandCommunicationEngin

3、eeringAuthor:ChenLuAdvisor:ProfessorXieMeiSchool:SchoolofElectronicEngineering独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工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。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论

4、文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要在全球信息化技术飞速发展的背景下，生活的智能化逐渐成为人们追求的重点。人脸分析作为许多智能化应用的核心环节，近几年越来越受到学者关注，其中的关键技术包括：人脸检测，人脸跟踪，人脸特征

5、提取，特征匹配和分类等等。本文紧密贴合实验室项目需求，对人脸分析中的人脸识别技术以及表情识别技术进行了深入的研究。首先本文对这两个方面的一些相关技术进行了详细的介绍和回顾，并基于当前较为热门的算法做出了创新性改进，提出了一种实时性强、精度高的视频流人脸识别算法和一种分类能力优秀的表情识别算法。本文主要的研究工作包括以下几个方面:1.稀疏表达应用在人脸识别中性能优越，但若直接用于视频流实时性无法让人满意。本文针对此缺陷提出了多帧稀疏表达MFSRC算法。该算法进行特征提取时，在原始下采样特征的基础上加入了降维的LBP纹

6、理特征，对人脸有更强的描述能力。此外，算法采取多帧人脸特征平均后进行稀疏编码的策略，大大增强了系统的实时性。因此在处理视频流时，MFSRC相比原始SRC算法有更高的识别精度和更快的运算速度。2.研究了表情识别算法中特征提取环节，针对传统采用主要人脸器官纹理特征提取方法分类效果不佳的情况下，提出了一种人脸特征点运动结合局部纹理的方法——通过AAM模型对特征点定位跟踪得到运动向量再结合特征点周围局部LBP纹理形成最终表情特征。实验证明了该特征提取方法具有更强的表情分类能力。3.稀疏表达是一个分类上具有良好性能的算法，但

7、引入到表情分类中却面临表情特征维数大，字典难以过完备的问题。本文将稀疏表达的变体算法协同表达运用到表情识别分类中，解决了字典难以过完备的问题，通过实验证明了采用协同表达比传统SVM进行表情分类具有更好的分类效果。关键词：人脸分析，稀疏表达，协同表达，人脸识别，表情识别IABSTRACTABSTRACTGlobalinformationtechnologydevelopsinafastpace.Intelligentlivinghasbecomeanimportantaspectthatpeoplepursue.Fa

8、ceanalysisisthecorepartofmanyintelligentapplications.Moreandmoreresercherspayattentiontothisareainrecentyears.Itskeytechnologyincluding:facedetection,facetracking,facefeatureexacti