【摘要】：人臉識別以其友好性和便捷性,成為生物識別的研究熱點�；谙∈璞硎救四樧R別方法因諸多優(yōu)點受到廣泛關(guān)注,本文基于國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者研究基礎(chǔ)上,分成三章節(jié)對稀疏表示人臉識別算法進行改進。首先,針對訓(xùn)練樣本字典學(xué)習僅包含全局信息、缺乏局部信息的不足,引入與類別相關(guān)的原子字典,提出基于原子與分子字典聯(lián)合擴展的加權(quán)稀疏表示人臉識別方法。通過對各類訓(xùn)練樣本進行主成分分析,構(gòu)造主成分基原子字典,同時將訓(xùn)練樣本字典作為分子字典。進而,利用原子字典與分子字典結(jié)合得到擴展字典模型。測試時,根據(jù)測試樣本與擴展字典基之間的距離進行加權(quán)得到與當前測試樣本關(guān)聯(lián)的重構(gòu)字典集,最后對測試樣本稀疏重構(gòu),利用殘差進行分類判別。其次,傳統(tǒng)稀疏表示分類字典模型在稀疏重構(gòu)或重構(gòu)殘差時只考慮了辨別性信息,識別性能受到限制的問題,因此提出一種新的字典構(gòu)造方法。對所有訓(xùn)練樣本進行主成分分析,得到共享性分子字典,將訓(xùn)練樣本作為辨別性原子字典,從而構(gòu)造為擴展字典。然后,使用擴展字典對測試樣本進行稀疏表示。最后,計算每類樣本的表示概率,選取最大概率類別進行分類。最后,針對訓(xùn)練樣本和測試樣本均存在光照及遮擋時,破壞圖像低秩結(jié)構(gòu)問題,提出基于監(jiān)督低秩子空間恢復(fù)的正則魯棒稀疏表示人臉識別算法。首先,將所有訓(xùn)練樣本構(gòu)造成矩陣,并進行監(jiān)督低秩矩陣分解,分解為低秩類相關(guān)結(jié)構(gòu),低秩類內(nèi)差異結(jié)構(gòu)和稀疏誤差結(jié)構(gòu),利用主成分分析找到類相關(guān)結(jié)構(gòu)低秩子空間的變換矩陣,再通過變換矩陣將訓(xùn)練樣本和測試樣本投影到低秩子空間。最后,通過正則魯棒稀疏編碼進行加權(quán)分類識別。
[Abstract]:Because of its friendliness and convenience, face recognition has become the research hotspot of biometric recognition. Face recognition based on sparse representation has attracted much attention because of its many advantages. Based on the research of relevant scholars at home and abroad, this paper divides into three chapters to improve the sparse representation face recognition algorithm. Firstly, because the training sample dictionary learning contains only global information and lacks local information, an atomic dictionary related to category is introduced, and a weighted sparse representation face recognition method based on the joint expansion of atomic and molecular dictionaries is proposed. Through the principal component analysis of all kinds of training samples, the principal component based atomic dictionary is constructed. At the same time, the training sample dictionary is used as a molecular dictionary. Furthermore, an extended dictionary model is obtained by combining atomic dictionary with molecular dictionary. According to the distance between the test sample and the extended dictionary base, the reconstructed dictionary set associated with the current test sample is obtained. Finally, the sparse reconstruction of the test sample is performed, and the residual error is used to classify and discriminate. Secondly, the traditional sparse representation classification dictionary model only considers the discriminative information and the recognition performance is limited in sparse reconstruction or reconstruction residuals, so a new dictionary construction method is proposed. All training samples are analyzed by principal component analysis and shared molecular dictionaries are obtained. The training samples are used as discriminative atomic dictionaries and thus are constructed as extended dictionaries. Then, the test samples are represented sparsely using an extended dictionary. Finally, the representation probability of each kind of sample is calculated, and the maximum probability category is selected for classification. Finally, a regular-robust sparse representation face recognition algorithm based on supervised low-rank subspace restoration is proposed to destroy the low-rank image structure when both training and test samples have illumination and occlusion. First of all, all the training samples are constructed into matrices, and the supervised low rank matrix is decomposed into low rank correlation structure, low rank class difference structure and sparse error structure. The transformation matrix of low rank subspace with class correlation structure is found by principal component analysis, and then the training sample and test sample are projected to low rank subspace through the transformation matrix. Finally, weighted classification and recognition are carried out by regular robust sparse coding.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2404433