基于隨機(jī)投影和稀疏表征的紅外人臉識(shí)別方法.pdf

1、目前人臉識(shí)別技術(shù)已取得了巨大的成就，但也面臨著許多尚未解決的難題，可見(jiàn)光圖像人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能易受光照變化的影響便是難題之一。熱紅外圖像不受光照變化的影響，應(yīng)用于人臉識(shí)別可以達(dá)到很好的效果。但是，由于熱紅外線不能穿透玻璃，如果待識(shí)別人物佩戴眼鏡，其圖像呈現(xiàn)墨鏡形式，會(huì)導(dǎo)致識(shí)別性能的急劇下降。本文針對(duì)熱紅外人臉識(shí)別系統(tǒng)眼鏡遮掩問(wèn)題，研究基于隨機(jī)投影和稀疏表征魯棒性分類識(shí)別方法。首先采用隨機(jī)投影將原始高維圖像數(shù)據(jù)映射至低維變換子空間，達(dá)到數(shù)

2、據(jù)降維的目的。而后采用基于稀疏表征的分類識(shí)別方法將待測(cè)樣本用極少數(shù)的訓(xùn)練樣本線性表示，可以有效隔離遮掩噪聲。根據(jù)各類表征系數(shù)對(duì)于待測(cè)樣本的重構(gòu)估計(jì)，本文提出兩種分類判別條件，分別是重構(gòu)殘差和表征系數(shù)有效性累計(jì)因子。同時(shí)，為了達(dá)到對(duì)于遮掩的極大魯棒性，采取圖像橫向四等分策略，在各等分塊上分別進(jìn)行隨機(jī)投影和稀疏表征，以四塊平均判據(jù)值進(jìn)行分類識(shí)別。本文實(shí)驗(yàn)所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)為美國(guó)Equinox公司采錄的可見(jiàn)光和遠(yuǎn)紅外人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)需要選取其