基于遮擋檢測與恢復的稀疏表示魯棒人臉識別算法研究.pdf

1、人臉識別因其便捷、高效等優(yōu)點逐步成為計算機視覺前沿應用領域一個熱門話題，其應用主要包括訪問控制、視頻監(jiān)控、社交網(wǎng)絡、照片管理、刑事調(diào)查等方面。然而在實際應用中，人臉識別技術(shù)往往因圖像遮擋、損壞等因素而嚴重影響算法精度，本文在現(xiàn)有研究成果基礎上，對稀疏表示魯棒人臉識別算法進行了新的探索研究。
　　首先，針對消除遮擋、損壞像素區(qū)域以減少其對全局圖像分類識別不利影響的問題，提出基于多樣表示加權(quán)融合的動態(tài)字典人臉識別算法，通過加強原始樣本

2、中等強度像素的作用，同時削弱其他像素的影響，生成新的表示圖像，并與原始圖像加權(quán)融合形成新的樣本集，對其遮擋、損壞測試樣本圖像進行遮擋檢測，消除所有樣本集遮擋區(qū)域生成動態(tài)字典模型，而后進行人臉識別。
　　其次，針對人臉圖像遮擋、損壞對分類識別的負面影響，提出基于遮擋重建的單演二值編碼人臉識別算法，利用下采樣后的魯棒稀疏表示進行遮擋區(qū)域檢測，通過主成分分析構(gòu)建線性人臉子空間，構(gòu)造超定方程組，利用人臉非遮擋區(qū)域像素信息進行遮擋重建，最后