人臉識(shí)別是生物特征識(shí)別的一種,近些年來(lái)成為了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別和生物測(cè)定學(xué)中最熱門(mén)的研究課題之一。相對(duì)于其他生物特征來(lái)說(shuō),人臉識(shí)別具有自然性和非入侵的優(yōu)勢(shì),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,人臉識(shí)別技術(shù)得到廣泛地研究與應(yīng)用,例如進(jìn)入高鐵站時(shí)的人臉檢測(cè)、人臉支付、工作考勤、美顏相機(jī)等,但目前人臉識(shí)別技術(shù)還有一些缺陷,識(shí)別性能在變化的光照、面部表情、姿態(tài)、遮擋等非理想情況下會(huì)受到極大的影響。小波變換在眾多人臉識(shí)別算法中占有一席之地,它不僅具有多分辨率的性能,還有較好的時(shí)域和頻域的局部化分析性能,因此在人臉識(shí)別中被廣泛應(yīng)用。而Curvelet變換不但具有傳統(tǒng)小波變換的多分辨率特性和時(shí)頻局域特性,而且還可以更稀疏地顯示人臉圖像,聚集信號(hào)的能量。與小波變換相比較,方向性和各向異性都很強(qiáng)的Curvelet變換可以對(duì)圖像的直線和曲線奇異特征進(jìn)行更好的表示。本論文為了獲取更有效的人臉圖像特征,提高識(shí)別效果,在Curvelet域提出了兩種人臉圖像的特征提取方法,進(jìn)而應(yīng)用到人臉識(shí)別算法中。論文主要的研究成果有:第一:提出了一種自適應(yīng)加權(quán)Curvelet梯度方向直方圖的人臉識(shí)別算法。首先,人臉圖像通過(guò)基于wrap... 

【文章來(lái)源】：湘潭大學(xué)湖南省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Radon變換示意圖

9圖2.2Ridgelet變換流程圖2.3第一代Curvelet變換Ridgelet變換對(duì)具有曲線奇異性函數(shù)的逼近性能只相當(dāng)于小波變換，不具有最優(yōu)的非線性逼近誤差衰減階。另外，多尺度多角度分析可能會(huì)造成維度災(zāi)難，因此若要想獲得更好的識(shí)別率，就需要對(duì)Ridgelet變換進(jìn)行優(yōu)化。在20世紀(jì)末，Cabdes和Donoho共同提出了并構(gòu)造出一個(gè)最初的框架[10]，標(biāo)志了Curvelet變換的誕生。第一代Curvelet變換的實(shí)現(xiàn)過(guò)程實(shí)際上是在帶通濾波理論和單尺度、多尺度Ridgelet變換理論的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。Curvelet變換可以被稱作“變換的積分”，原因是當(dāng)使用非常小的尺度來(lái)表現(xiàn)曲線時(shí)，結(jié)合微積分的理念，就可以獲得直線含有的的奇異性能。由單尺度的Ridgelet變換得到的基本尺度簡(jiǎn)單且固定，而Curvelet變換可以在所有可能的尺度上進(jìn)行分解。Curvelet變換是通過(guò)一種特殊的濾波過(guò)程和多尺度上的Ridgelet變換來(lái)實(shí)現(xiàn)的。把所有可能尺度大于零的單尺度Ridgelet字典集結(jié)在一起就構(gòu)成了多尺度的Ridgelet字典[14]：,,0,:,SQuQs(2.11)式中s表示尺度，0表示通帶范圍為1的低通濾波器，,...)2,1,0(2ss表示帶通范圍為]2,2[222ss的帶通濾波器，1)()(20220ss表示濾波器0和,...)2,1,0(2ss之間存在的相互關(guān)系，將0和,...)2,1,0(2ss組成一個(gè)濾波器

10組，它可以把函數(shù)f變換為：,...)...,,(20000fffffffPss(2.12)當(dāng)函數(shù)f達(dá)到02222022ssfffP的要求時(shí)，可以通過(guò)：,,,s,sQQf(2.13)得到Curvelet變換的系數(shù)，式中Ridgelet的基用Q,表示。函數(shù)f具有在任意均方可積的特性，可以將其映射為一系列系數(shù))(M，其中M為的參數(shù)集，其中元素，，ssQQ,被稱為Curvelet變換。當(dāng)Curvelet變換達(dá)到式2.14描述的關(guān)系時(shí)：222.Mff(2.14)就有分解公式2.15：Mff,(2.15)Curvelet變換之所以擁有良好的非線性逼近性能，是因?yàn)樗幕闹螀^(qū)間滿足條件：2lengthwidth(2.16)子帶分解和Ridgelet變換是實(shí)現(xiàn)第一代Curvelet變換的基礎(chǔ)內(nèi)容，可以通過(guò)三個(gè)步驟完成：(1)通過(guò)自帶的分解方式對(duì)圖像進(jìn)行子帶濾波；(2)當(dāng)圖像被分解為各個(gè)子帶后，再分塊處理每個(gè)子帶圖像；(3)最后將每一塊圖像都進(jìn)行Ridgelet變換。同時(shí)這個(gè)過(guò)程也是可逆的，圖2.3表示Ridgelet變換分解和重構(gòu)的過(guò)程。圖2.3Curvelet變換的分解和重構(gòu)的流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于二維Gabor小波與AR-LGC的人臉特征提取算法研究[J]. 倪永婧,孫袆,岳瑩,郭志萍,高麗慧,劉微.  河北工業(yè)科技. 2019(04)
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[4]改進(jìn)PCA-LDA的人臉識(shí)別算法研究[J]. 馬帥旗.  陜西理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(02)
[5]基于Lucas-Kanade算法的最大Gabor相似度大姿態(tài)人臉識(shí)別[J]. 程超,達(dá)飛鵬,王辰星,姜昌金.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2019(07)
[6]基于Curvelet變換的低分辨率人臉識(shí)別方法[J]. 馬慧,孫萬(wàn)春,史君華,楊馨竹,鄭集元.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2018(11)
[7]多層AR-LBP與WLD特征融合的SA-CRC人臉識(shí)別[J]. 葉楓,葉學(xué)義,羅宵晗,陳澤.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(14)
[8]基于特征融合與子空間學(xué)習(xí)的行人重識(shí)別算法[J]. 朱小波,車進(jìn).  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(02)
[9]基于小波和稀疏矩陣的人臉識(shí)別算法[J]. 王國(guó)權(quán),喬琪,趙艷芹,鞏燕.  黑龍江科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
[10]基于多方向韋伯梯度直方圖的人臉識(shí)別[J]. 楊恢先,徐唱,曾金芳,陶霞.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2018(11)

碩士論文
[1]基于Curvelet特征應(yīng)用的太陽(yáng)圖像檢索研究[D]. 馮彥明.昆明理工大學(xué) 2017
[2]基于Curvelet變換的圖像融合算法研究[D]. 趙文宇.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[3]基于特征融合的人臉表情識(shí)別研究[D]. 付克博.杭州電子科技大學(xué) 2017
[4]基于非對(duì)稱局部梯度編碼及多特征融合的人臉表情識(shí)別[D]. 程軼紅.合肥工業(yè)大學(xué) 2016
[5]基于Curvelet變換的人臉識(shí)別方法研究[D]. 辜道平.南昌大學(xué) 2013
[6]基于Curvelet變換的新生兒疼痛表情識(shí)別研究[D]. 徐月娥.南京郵電大學(xué) 2013
[7]基于曲波變換的人臉識(shí)別算法研究[D]. 賈西貝.哈爾濱工程大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3310609