基于稀疏编码的人脸识别研究

发布时间：2025-01-03 23:08

　　人脸识别因其友好性、无侵害、易获取等特点,相比于其它现有生物识别技术有着更为广泛的应用,如信息安全、人机交互和娱乐等领域。然而提取区分性好、鲁棒性好的人脸特征,构建高效可靠的分类器,来提升人脸识别的正确率,一直是人脸识别研究的难点与重点。人脸检测、特征提取、分类识别是人脸识别系统的三大组成部分,它们的好坏直接决定算法的性能,其中特征提取的地位尤为突出。论文以单样本人脸识别为背景,根据特征提取方法、字典学习方法、协作表示分类算法的相关研究成果,基于稀疏编码方法做了相关研究。工作内容主要有:(1)当外界光照变化呈高斯分布或拉普拉斯分布时,协作表示分类算法(Collaborative Representation Based Classification,CRC)才能较好的克服光照所带来的影响,然而现实中的光照变化并不满足这一前提。因此为克服外界光照变化的影响,基于正交Log-Gabor滤波和协作表示的单样本人脸识别算法被提出。正交Log-Gabor滤波器是Log-Gabor滤波器的改进,改进的滤波器既保留了Log-Gabor特征良好的生物特性,也缓解了Log-Gabor特征维数过高的影响。同...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图23sRc算法流程图

),xu,i1,2,...,n}iinnΦ=xu∈R×R<=，则最优解的凸函数可表示为式：(,)()(,)122xu=yAx++Φxu=nitiFtλu（2.中t∈[0,∞)。式（2.8）可通过标准内点法来求解，其搜索梯度可表示为如下：ΔΔ=....

图2.4分块协作表示示意图

(y)argmin(y)iiidentity=r（2.23）2.3.2分块协作表示为了缓解小样本问题，分块克服机制被引入人脸识别技术中。2012年，Zh等人[37]提出基于协作表示分类的分块协作表示分类（PatchbasedCRC,PCRC）算法。该算法的主要思想....

图3.1全局特征

向的Log-Gabor特征。为了防止丢失有用的特征，因此在不同尺度上采取交叉选取正交方向。假定滤波器组选取5个尺度，8个方向。则全局Log-Gabor滤波器组的幅值特征如图3.1所示，正交Log-Gabor滤波器组的幅值特征如图3.2所示。图3.1全局特征图3....

图3.2正交特征

向的Log-Gabor特征。为了防止丢失有用的特征，因此在不同尺度上采取交叉选取正交方向。假定滤波器组选取5个尺度，8个方向。则全局Log-Gabor滤波器组的幅值特征如图3.1所示，正交Log-Gabor滤波器组的幅值特征如图3.2所示。图3.1全局特征图3....

本文编号：4022524