基于稀疏特征的人脸识别系统设计

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1、南昌航空大学学士学位论文程序，翻译，开题报告，说明书等，全套设计，联系毕业设计（论文）题目：基于稀疏特征的人脸识别系统设计学院：信息工程学院专业名称：电子信息工程班级学号：学生姓名：指导教师：二O一二年六月45南昌航空大学学士学位论文第一章绪论11.1人脸识别的研究背景及意义11.1.1人脸识别技术11.1.2人脸识别的难点21.2人脸识别主要分类方法21.3人脸识别的前景31.3.1人脸识别的发展趋势31.3.2人脸识别的应用领域41.4本文的研究内容和结构安排5第二章基于主成分分析PCA的人脸识别72.1PCA

2、主成分分析算法概述72.1.1PCA主成分分析概念72.1.2PCA主成分分析原理82.2基于PCA算法的人脸识别实现92.2.1PCA人脸识别建模92.2.2PCA算法实现过程102.2.3常用人脸图像数据库112.2.4PCA算法对ORL人脸数据库的识别率132.3PCA算法的优缺点14第三章基于线性判别式LDA的人脸识别153.1LDA算法概述153.1.1LDA算法的概念153.1.2LDA算法基本原理153.2基于LDA算法的人脸识别实现183.2.1实验结果分析19第四章基于稀疏特征的人脸识别系统214

3、.1稀疏表示2145南昌航空大学学士学位论文4.1.1稀疏表示的概念214.1.2稀疏表示的优点224.2两阶段测试样本稀疏表示方法224.2.1两阶段测试样本稀疏表示方法的第一个阶段234.2.2两阶段测试样本稀释表示方法的第二个阶段234.3基于稀疏表示方法的实验结果254.3.1两阶段测试样本表示方法对ORL数据库图像的识别率254.3.2实验结果分析284.4稀疏表示方法与PCA、LDA的算法优缺点比较29第五章总结与展望31致谢32参考文献33附录3445南昌航空大学学士学位论文基于稀疏特征的人脸识别系统

4、设计摘要：人脸识别是计算机技术研究领域的一项热门学科，它属于生物特征识别技术，是以生物个体本身的生物特征来实现区分识别。由于人脸识别自身的优越性以及在计算机视觉、模式识别、图像处理、多媒体、心理学等多领域的广泛运用，使其在人工智能领域占有极其重要的地位。特征提取是人脸识别中十分重要的一个步骤，用一般方法提取特征时会造成数据的冗余，影响提取的特征的精度。稀疏表示方法是一种基于局部特征提取的算法，它有着减少冗余数据，提高识别率等优点，并且以其简单有效的优点而深受欢迎。本论文研究了基于稀疏特征的人脸识别系统设计，主要采用

5、了两阶段测试样本稀疏表示方法。论文给出了上述稀疏表示方法的基本原理、实现方法，并且用该方法以及PCA、LDA三种方法对ORL人脸数据库中图片进行了处理，分别计算出了识别率，比较和揭示了这些方法之间的区别和联系。实验表明，本文介绍的两阶段测试样本稀疏表示方法具有识别率高的特点，有助于准确分类测试样本，但稀疏方法迭代时间长，效率较低，因此仍需要与其他方法进行结合。关键词：人脸识别；稀疏特征；特征提取；识别率指导老师签字：DesignofFaceRecognitionsystemBasedonSparseFeature4

6、5南昌航空大学学士学位论文Studentname:XinYiZhaoclass:Supervisor:ChengliSunAbstract：Facerecognitionisapopularsubjectinthefieldofcomputertechnology.Itexploitsbiologicalcharacteristicstoidentifythedifferentpersons.Duetoitsadvantages,facerecognitionhasbeenwidelyusedincomputerv

7、ision,patternrecognition,imageprocessing,multimediaprocessing,psychologyandotherfields.Soitplaysanextremelyimportantroleinthefieldofartificialintelligence.Featureextractionisaveryimportantstepinthefacerecognition,butgeneralapproachtofeatureextractionwillcaused

8、ataredundancyandaffecttheaccuracyoftheextractedfeatures.Sparserepresentationisanalgorithmbasedonlocalfeatureextraction,itcanreducethedataredundancyandimprovetherecognitionrate.Itis