基于稀疏表示的快速人臉識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著人們對(duì)生活中身份認(rèn)證安全意識(shí)的提高，利用生物特征識(shí)別逐漸成為首選的技術(shù)手段之一，其已成為國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。生物特征具有很好的唯一性以及自身穩(wěn)定性，而人臉特征作為生物特征中比較常用的特征，其相比其他特征，具有便捷、直接、友好等優(yōu)點(diǎn)，易于用戶(hù)接受。目前很多算法都能夠?qū)θ四槇D像準(zhǔn)確的判別分類(lèi)，但往往由于算法復(fù)雜度較高，導(dǎo)致耗時(shí)長(zhǎng)，不能滿(mǎn)足用戶(hù)實(shí)時(shí)識(shí)別的需求。
　　本文從人臉稀疏表示出發(fā)，將稀疏表示原理運(yùn)用到人臉識(shí)別領(lǐng)域，并通過(guò)構(gòu)造出

2、的字典對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣變換和數(shù)據(jù)降維，從而避免維數(shù)災(zāi)難，在保證算法準(zhǔn)確率的同時(shí)提高算法的執(zhí)行效率。繼而通過(guò)對(duì)訓(xùn)練樣本加權(quán)處理，使用了訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的局部信息，從而提高了算法的識(shí)別率。本文主要做了如下工作：
　　首先，基于傳統(tǒng)的SRC算法上，提出了一種基于字典的快速稀疏表示算法（DFSRC），利用字典構(gòu)造對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣變換，并利用壓縮感知原理對(duì)矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮提取，從而進(jìn)一步降低可用數(shù)據(jù)的維數(shù)，提高了算法的執(zhí)行效率，保證了算法實(shí)時(shí)識(shí)

3、別的能力。
　　其次，對(duì)數(shù)據(jù)的局部性進(jìn)行了解研究，對(duì)比幾種不同引入數(shù)據(jù)局部信息的識(shí)別算法，找出這些算法的優(yōu)劣之處。并在此基礎(chǔ)上對(duì)DFSRC算法引入數(shù)據(jù)局部信息進(jìn)行加權(quán)處理，其中包括測(cè)試樣本到各類(lèi)之間的距離以及測(cè)試樣本到所選用訓(xùn)練樣本之間的距離作為權(quán)值，從而提出基于加權(quán)字典的快速稀疏表示算法（WDFSR），該算法保證了高效性的同時(shí)也提高了其分類(lèi)判別的能力。
　　最后，本文分別對(duì)傳統(tǒng)SRC、DFSRC以及WDFSR算法在三個(gè)人臉