收藏本站
《中国矿业大学》 2017年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于稀疏表示的人脸识别算法研究

刘峰  
【摘要】:人脸识别技术在社会中的应用场景日益增多,人脸刷卡、人脸支付甚至是寻找失踪多年的儿童这种跨年龄段的识别技术都已经有所应用。目前,人脸识别技术已经是模式识别和计算机视觉领域的研究热点。但是人脸识别算法目前还存在很多问题,尤其是人脸特征提取和表达上存在着很多不足,而且极易受到光照、表情和姿态等影响。近年来提出的稀疏表示分类算法,为分类算法开辟了新的研究方向,其优异的识别性能受到了大量研究者的关注。传统的稀疏表示人脸识别算法,使用的训练数据集往往都没有经过特征提取,而是直接将原始的图像数据拉长到一维向量输入到分类器中,这会大大影响稀疏表示分类器的性能。人脸图像数据隐含的信息几乎都是非线性的,直接将原始数据转换到一维向量会丢失大量的有用的图像信息,此时利用稀疏表示分类器,往往得不到理想的效果。为了能够提升稀疏表示分类器的性能,本文针对以上问题进行了研究。首先,对权重稀疏表示人脸识别算法进行了相关研究,设计了一种新的权重矩阵,对数据间的权重关系进行重新进行了改进,在此基础上又对梯度方向直方图特征提取算法进行了研究,设计了多尺度梯度方向特征提取算法将其引入权重稀疏表示人脸识别算法,提出了基于多尺度梯度方向特征和权重稀疏表示人脸识别算法WHSRC。多尺度梯度方向特征的优点在于能够很好的描述人脸特征的局部纹理信息和全局纹理信息,因此它兼顾了图像数据的全局与局部信息。其次,对自编码神经网络进行相关研究,将其引入到稀疏表示人脸识别算法中,提出一种基于自编码神经网络的稀疏表示人脸识算法STSRC。相比基于图像处理技术的特征提取,通过神经网络对数据特征提取往往更有效。论文利用神经网络,对训练数据自行自编码学习,最后提取出更加抽象的特征,将人脸数据变换到学习到的特征空间中,利用稀疏表示分类器进行训练。最后,针对提出的两个算法进行了相关实验。实验结果表明提出的两个算法均能有效的提升识别率。另外,针对提出的两个算法单独进行了对比,结果表明,WHSRC算法适用于简单场景下高维度人脸识别,STSRC算法适用于复杂环境下的人脸识别。
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.41

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 崔哲;孟凡荣;姚睿;石记红;;CUDA并行计算下基于扩展SURF的多摄像机视频融合方法[J];南京大学学报(自然科学);2016年04期
2 刘峰;孟凡荣;梁志贞;;基于一阶和二阶信息图像表示的人脸识别[J];计算机应用研究;2017年02期
3 于海滨;陈启;杨俊毅;;基于生物识别与分类的高清深海摄像系统[J];电子技术与软件工程;2015年14期
4 梁英杰;郭福亮;陈修亮;;自适应结构化稀疏表示的海上目标跟踪研究[J];计算机应用与软件;2015年07期
5 郭雅楠;李鸿燕;;基于ICA和GSPSO-SVM的人脸识别方法[J];计算机工程与设计;2014年12期
6 侯跃恩;李伟光;四库;曾顺星;容爱琼;;基于排名的结构稀疏表示目标跟踪算法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2013年11期
7 杨宇平;邓承志;汪胜前;;基于结构相似保真的图像稀疏表示模型[J];小型微型计算机系统;2013年05期
8 张志坚;赵松;张培仁;;增强典型相关分析及其在多模态生物特征识别特征层融合中的应用[J];中国科学技术大学学报;2010年08期
9 杨琼,丁晓青;运用竞争反样本的人脸认证算法[J];清华大学学报(自然科学版);2004年01期
10 山世光,高文,陈熙霖;基于纹理分布和变形模板的面部特征提取[J];软件学报;2001年04期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 何世强;刘金清;刘引;蔡淑宽;陈存弟;周晓童;邓淑敏;吴庆祥;;基于小波变换与脉冲耦合神经网络的人脸识别[J];计算机系统应用;2017年10期
2 李猛;曹林;;基于子块LBP和最优相关的素描人脸合成[J];科技通报;2017年08期
3 刘杰;刘文吉;刘灿波;;船舶轴系设计规范中曲线类图形的反向数据获取方法[J];船海工程;2017年04期
4 柳欣;耿佳佳;钟必能;杜吉祥;;多生物特征融合发展现状及其展望[J];小型微型计算机系统;2017年08期
5 邱慧丽;宋启祥;赵楠;;基于图的流行排序的视觉跟踪[J];重庆大学学报;2017年07期
6 杜承垚;袁景凌;陈旻骋;李涛;;GPU加速与L-ORB特征提取的全景视频实时拼接[J];计算机研究与发展;2017年06期
7 蔡骋;宋肖肖;何进荣;;基于计算机视觉的牛脸轮廓提取算法及实现[J];农业工程学报;2017年11期
8 徐中宇;张岳;;多模态生物特征识别算法[J];长春工业大学学报;2017年02期
9 张敏怡;郭剑辉;赵春霞;林坚;;一种改进的LAP多目标跟踪数据互联方法[J];信息技术;2017年01期
10 何春;;一种基于积分投影的人眼定位算法[J];智能计算机与应用;2016年06期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱进;丁亚洲;肖雄武;冯发杰;李先怡;郭丙轩;;基于SIFT改进算法的大幅面无人机影像特征匹配方法[J];计算机应用研究;2015年10期
2 雷飞;王文学;王雪丽;任维;;基于改进SURF的实时视频拼接方法[J];计算机技术与发展;2015年03期
3 刘有科;高珏;谭松;许华虎;;一种基于CUDA的快速宽视频拼接的方法[J];计算机技术与发展;2015年01期
4 李妮;王文超;;基于光流计算的运动目标跟踪方法研究[J];信息技术与信息化;2014年03期
5 张新峰;焦月;李欢欢;卓力;;基于粒子群算法的Universum SVM参数选择[J];北京工业大学学报;2013年06期
6 石志标;宋全刚;马明钊;李祺;;基于改进粒子群优化支持向量机的汽轮机组故障诊断[J];动力工程学报;2012年06期
7 宋国明;王厚军;姜书艳;刘红;;最小生成树SVM的模拟电路故障诊断方法[J];电子科技大学学报;2012年03期
8 杜振鹏;李德华;;基于KD-Tree搜索和SURF特征的图像匹配算法研究[J];计算机与数字工程;2012年02期
9 张新娟;雷秀娟;;改进PSO算法在二维最佳阈值图像分割中的应用[J];计算机工程与应用;2011年26期
10 曹雪;余立功;杨静宇;;基于小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别[J];计算机应用;2011年08期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张新鹏;王朔中;;基于稀疏表示的密写编码[J];电子学报;2007年10期
2 李映;张艳宁;许星;;基于信号稀疏表示的形态成分分析:进展和展望[J];电子学报;2009年01期
3 赵瑞珍;王飞;罗阿理;张彦霞;;基于稀疏表示的谱线自动提取方法[J];光谱学与光谱分析;2009年07期
4 杨蜀秦;宁纪锋;何东健;;基于稀疏表示的大米品种识别[J];农业工程学报;2011年03期
5 史加荣;杨威;魏宗田;;基于非负稀疏表示的人脸识别[J];计算机工程与设计;2012年05期
6 高志荣;熊承义;笪邦友;;改进的基于残差加权的稀疏表示人脸识别[J];中南民族大学学报(自然科学版);2012年03期
7 朱杰;杨万扣;唐振民;;基于字典学习的核稀疏表示人脸识别方法[J];模式识别与人工智能;2012年05期
8 耿耀君;张军英;袁细国;;一种基于稀疏表示系数的特征相关性测度[J];模式识别与人工智能;2013年01期
9 张疆勤;廖海斌;李原;;基于因子分析与稀疏表示的多姿态人脸识别[J];计算机工程与应用;2013年05期
10 李正周;王会改;刘梅;丁浩;金钢;;基于形态成分稀疏表示的红外小弱目标检测[J];弹箭与制导学报;2013年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 何爱香;刘玉春;魏广芬;;基于稀疏表示的煤矸界面识别研究[A];虚拟运营与云计算——第十八届全国青年通信学术年会论文集(上册)[C];2013年
2 樊亚翔;孙浩;周石琳;邹焕新;;基于元样本稀疏表示的多视角目标识别[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集(第五分册)[C];2013年
3 陈皓;霍星;;基于视频相关性的人脸识别算法改进[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2009)暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集(上册)[C];2009年
4 蒋建国;卢晓红;齐美彬;詹曙;;基于提升小波的人脸识别算法[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
5 李铁;孙劲光;刘旸;;基于分形与保局投影的人脸识别算法的研究[A];第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集【oral】[C];2011年
6 陶劲草;丁庆生;;基于加权对称图像的二维FDA人脸识别算法研究[A];中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会论文集(上册)[C];2008年
7 邹垚;张超;;基于DSP的人脸识别算法实现与优化[A];中国通信学会通信建设工程技术委员会2010年年会论文集[C];2010年
8 宋广寒;李久贤;潘泓;;基于LBP算子的改进人脸识别算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
9 赵德群;李梦醒;;基于改进ANMM及Trace Ratio的人脸识别算法[A];2009年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(下册)[C];2009年
10 张新君;孙志鹏;孙劲光;;一种改进的基于SIFT和LBP的人脸识别算法[A];第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集【poster】[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李进明;基于稀疏表示的图像超分辨率重建方法研究[D];重庆大学;2015年
2 王亚宁;基于信号稀疏表示的电机故障诊断研究[D];河北工业大学;2014年
3 姚明海;视频异常事件检测与认证方法研究[D];东北师范大学;2015年
4 黄国华;蛋白质翻译后修饰位点与药物适应症预测方法研究[D];上海大学;2015年
5 王瑾;基于稀疏表示的数据收集、复原与压缩研究[D];北京工业大学;2015年
6 王文卿;基于融合框架与稀疏表示的遥感影像锐化[D];西安电子科技大学;2015年
7 解虎;高维小样本阵列自适应信号处理方法研究[D];西安电子科技大学;2015年
8 秦振涛;基于稀疏表示及字典学习遥感图像处理关键技术研究[D];成都理工大学;2015年
9 薛明;基于稀疏表示的在线目标跟踪研究[D];上海交通大学;2014年
10 孙乐;空谱联合先验的高光谱图像解混与分类方法[D];南京理工大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王道文;基于稀疏表示的目标跟踪算法研究[D];华南理工大学;2015年
2 李哲;基于稀疏表示和LS-SVM的心电信号分类[D];河北大学;2015年
3 孙雪青;Shearlet变换和稀疏表示相结合的甲状腺结节图像融合[D];河北大学;2015年
4 吴丽璇;基于稀疏表示的微聚焦X射线图像去噪方法[D];华南理工大学;2015年
5 赵孝磊;基于图像分块稀疏表示的人脸识别算法研究[D];南京信息工程大学;2015年
6 黄志明;基于辨别式稀疏字典学习的视觉追踪算法研究[D];华南理工大学;2015年
7 张铃华;非约束环境下的稀疏表示人脸识别算法研究[D];南京信息工程大学;2015年
8 贺妍斐;基于稀疏表示与自适应倒易晶胞的遥感图像复原方法研究[D];南京信息工程大学;2015年
9 杨烁;电能质量扰动信号的稀疏表示/压缩采样研究[D];西南交通大学;2015年
10 应艳丽;基于低秩稀疏表示的目标跟踪算法研究[D];西南交通大学;2015年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026