基于稀疏表示的人脸识别算法研究.pdf

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1、assifiedndex：TP391U．D．C：621．3SouthwestUniversityofS。enceandTechnoIogyCIene01-3MasterDegreeThesiS广‘---·一卜aCeitecognIt10nbaSed0nbparSeReprentationGfade：Candidate：AcademiCDegreeAppIiedfor：SpeciaIity：Supervisor：2011，Ic，lc，IcMasterPatternRecognitionandInteIigent

2、Systems宰拳术AssociateProreSSOrApr．14．2014独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，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，也不包含为获得西南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己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：妨捃日期：Ⅻ心6·6关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有

3、权保留学位论文的复印件，允许该论文被查阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：封晦翮虢撕日期例中．占o西南科技大学硕士研究生学位论文第1页摘要人脸识别是模式识别和计算机视觉领域的一个前沿课题，由于其具有非接触性、隐蔽性、易于理解以及图像采集设备成本低等优点，已经被越来越多地应用于安全监控、人机交互、人工智能以及电子商务安全中。近年来，基于稀疏表示的方法在人脸识别方面取得了较好的效果，得到了越来越多研究者的关注。本文在分

4、析总结国内外相关研究的基础上，从特征提取和字典学习两个角度出发，研究了两种改进的稀疏表示人脸识别算法。针对全局特征对光照、表情、姿态等复杂变化鲁棒性差，不能很好地描述人脸特征，以及学习多个与类别相关的字典导致计算复杂度高等问题，本文研究了增强Gabor特征结合标签一致字典学习的稀疏表示人脸识别算法，对原始的标签一致字典学习算进行改进。首先提取人脸的增强Gabor特征初始化特征字典；然后在具有判别性的特征集上进行标签一致字典学习，通过优化求解同时得到全局最优的判别字典和线性分类器；标签一致约束提高了稀疏系数的判

5、别性，使得来自同一类别的样本具有相似的稀疏系数，通过一个简单的线性分类器就能得到良好的分类性能，提高了识别的速度。实验结果表明该算法具有较高的识别效率，并且提高了原始标签一致字典学习的人脸识别精度。针对基于单一特征的人脸识别算法没有充分利用人脸信息，以及大多数字典学习算法的每一次迭代都需要遍历整个训练样本集，计算代价高，收敛速度慢等问题，本文研究了融合特征结合予模字典学习的稀疏表示人脸识别算法，对原始的子模字典学习算法进行改进。首先提取PCA特征初始化全局特征字典，提取Gabor特征初始化局部特征字典：然后将

6、特征集映射到相应的无向图上，通过优化求解单调递增的子模目标函数得到两个判别字典，提高了字典训练的速度；最后融合预测分类系数得到测试样本的类别信息。实验结果表明，该算法具有较快的字典训练速度，并且提高了原始子模字典学习的人脸识别精度。关键词：人脸识别稀疏表示字典学习增强的Gabor特征特征融合西南科技大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractFacerecognitionhasbeingaleadingedgetopicinthefieldofpatternrecognitionandcomputervis

7、ion，duetothecharacteristicsofnon。contact，concealment，easytounderstandandlowcostinimageacquisitiondevice，ithasbeenwidelyappliedinsecuritysurveillance，human-computerinteraction，artificialintelligence．andelectroniccommercesecurityandSOon．Inrecentyears，themetho

8、dsbasedonsparserepresentationhaveachievedbettereffectsonfacerecognition，andobtainedmoreandmoreattentionsofresearchers．Basedonthedomesticandforeignrelevantresearches，thisthesisstudiedtwoimprovedfacereco