基于稀疏表示的人脸识别方法研究.pdf

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3、ＵＤＣ工程硕±学位论文基于稀疏表示的人脸识别方法研究施静兰学科专业计算化技乂指导教师常侃副教授企业导师陈雪云高级工程师论文答辩日期２０１５年１１月０９日学位授予日期２０１５年１２月３１日答辩委员会主席梁永忠教授级高级工程师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。的研巧成果除已特别加Ｗ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。与我同工作的同事对本

4、论文的研巧工作所做的贡献均己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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，即：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Ｗ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。囚不保密。＂＂（请在上相应方框内打Ｖ）论文作者签名：日期；７＾棘义．／＞成為：／ＩＩ指导教师签名心日期又

5、＞／．〇作者联系电话：电子邮箱：基于巧疏表示的人抢识别方法研究摘要人脸识别是一项重要的生物特征识别技术，其研究跨越数学、图像处理、模式识别、计算机视觉等多个领域，具有广阔的应用前景。近年来，许多研究学者将稀疏表示应用于人脸识别，该人脸识别方法对光照变化、表情变化和局部遮挡等问题鲁椿性高一，这些优点使其成为了个新兴的研究热点。目前，关于稀疏表示人脸识别方法的研究内容主要集中于冗余字典的构造、稀疏编码、分类方法等方面。本文研究了基于稀疏表示的人脸识别方法一－，（＾提高识别率为目的，主要对字典学习方法进行了研究通过在稀疏编

6、码模型基础上加入新的约束项，提高字典的区分性；将灰度图像的字典学习方法拓展到彩色图像的字典学习方法中，提髙字典色彩表达能力。本文主要的工作和创新点如下：１、针对ｍｅｔａｆａｃｅ学习（ＭｅｔａｆａｃｅＬｅａｒｎｉｎｇ，ＭＦＬ）算法字典判别能力一不够高的不足－，本文提出种基于系数相似性的ｍｅｔａｆａｃｅ学习（０；〇６巧过６１１＊ｔ－－ＳｉｍｉｌａｒｉｂａｓｅｄＭｅｔａｆａｃｅＬｅａｒｎｉｎ－ｙｇ，ＣＳＭＦＬ）算法。ＣＳＭＦＬ学习算法的过程中，在更新稀疏表示系数阶段加入同类训练样本稀疏编码系数相似的约束项一，利用同类样本稀疏编码

7、系数之间具有相似性这信息来提高字典的区分性。为了求解包含系数相似性约束的新的最优化问题，将目标函数中的两个范数约束项进行合并，把原问题转化为典型ｋ／问题进行求解。／Ｉ在不同的人脸库上进行实验－ＭＦＬ，结果表明，本文提出的ＣＳ算法能够获得比ＭＦＬ算法更高的识别率，在ＥｘｔｅｎｄｅｄＹａｌｅＢ、ＡＲ、ＯＲＬＳ个人脸库８％－ＭＦＬ中的识别率最大提升分别为化５、１．１５％、２．５％，说明由ＣＳ算法学习得到的字典更髙效且更具区分性。２、为了利用ＲＧＢ色彩空间不同通道数据本身所包含的信息及它们之一间的相关性来提高字典的色彩表达能力致的Ｋ

8、－，基于标签ＳＶＤ（Ｌ