【摘 要】
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人脸识别作为以人脸视觉特征信息进行身份识别的一种生物特征识别技术,一直都是识别领域中的研究热点,在许多领域中都有广阔的应用前景.基于稀疏表示的方法自应用到人脸识别
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人脸识别作为以人脸视觉特征信息进行身份识别的一种生物特征识别技术,一直都是识别领域中的研究热点,在许多领域中都有广阔的应用前景.基于稀疏表示的方法自应用到人脸识别领域以来因其良好的性能而受到了研究学者的推崇.然而,基于稀疏表示的人脸识别算法存在如下问题:1.对同类中训练样本数目的依赖性;2.忽略了训练样本与测试样本之间的互补信息;3.对训练样本与测试样本的比例比较敏感;4.没有考虑数据之间的结构特征.针对这些问题,本论文主要做了如下研究工作:一是构建了一种带有稀疏和低秩约束的全空间逆表示分类模型.首先,为了提取隐藏在测试样本中的信息并充分利用测试样本与训练样本之间的互补信息,本文提出了一种新的表示方式----全空间逆表示,这种表示方式将训练样本和测试样本联合起来作为字典,进而对训练样本进行线性表示.为了进一步提高模型的表示能力和判别能力,并学习数据之间的结构信息,本文对模型添加了低秩约束和稀疏约束.最后,采用改进分裂Bregman迭代算法快速求解模型,并给出了收敛性定理和证明.二是将提出的分类模型应用于人脸识别中,在三个公共的人脸图像库中进行了实验.针对人脸识别中训练样本可能不足,而测试样本相对容易获取的情况,本论文主要设计了四个方面的实验:1.分析了模型中参数的变化对分类结果的影响.2.讨论了所提出的全空间逆表示中样本间的互补性对识别结果的影响.3.对模型和相应算法的收敛性进行了分析.4.讨论了模型和相应算法的鲁棒性.值得注意的是,在鲁棒性测试部分重点分析了训练样本和测试样本数目变化对不同模型识别结果的影响.实验结果表明本文模型在训练样本过少以及待识别样本带遮挡时较其它经典方法具有更优的识别性能.
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