基于稀疏表示的快速人臉識別方法研究.pdf

1、隨著人們對生活中身份認證安全意識的提高，利用生物特征識別逐漸成為首選的技術(shù)手段之一，其已成為國內(nèi)外的研究熱點。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，易于用戶接受。目前很多算法都能夠?qū)θ四槇D像準確的判別分類，但往往由于算法復(fù)雜度較高，導(dǎo)致耗時長，不能滿足用戶實時識別的需求。
　　本文從人臉稀疏表示出發(fā)，將稀疏表示原理運用到人臉識別領(lǐng)域，并通過構(gòu)造出

2、的字典對原始數(shù)據(jù)進行矩陣變換和數(shù)據(jù)降維，從而避免維數(shù)災(zāi)難，在保證算法準確率的同時提高算法的執(zhí)行效率。繼而通過對訓(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)造對數(shù)據(jù)進行矩陣變換，并利用壓縮感知原理對矩陣數(shù)據(jù)進行壓縮提取，從而進一步降低可用數(shù)據(jù)的維數(shù)，提高了算法的執(zhí)行效率，保證了算法實時識

3、別的能力。
　　其次，對數(shù)據(jù)的局部性進行了解研究，對比幾種不同引入數(shù)據(jù)局部信息的識別算法，找出這些算法的優(yōu)劣之處。并在此基礎(chǔ)上對DFSRC算法引入數(shù)據(jù)局部信息進行加權(quán)處理，其中包括測試樣本到各類之間的距離以及測試樣本到所選用訓(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也提高了其分類判別的能力。
　　最后，本文分別對傳統(tǒng)SRC、DFSRC以及WDFSR算法在三個人臉