基于改進(jìn)非負(fù)稀疏編碼的人臉識(shí)別.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)是當(dāng)今生物識(shí)別中重要的研究課題，很多學(xué)者和科研機(jī)構(gòu)都在對(duì)此進(jìn)行不懈的研究和探索。人臉識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域，有著廣闊的應(yīng)用前景。人臉識(shí)別包括人臉檢測(cè)、人臉特征提取和識(shí)別。本文研究了人臉特征提取和識(shí)別技術(shù)，對(duì)于人臉檢測(cè)部分介紹了快速Adaboost算法及相關(guān)實(shí)驗(yàn)。對(duì)目前的人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)，并介紹了非負(fù)稀疏編碼理論，然后采用一種基于Fisher方法的非負(fù)稀疏編碼算法實(shí)現(xiàn)人臉的特征提取，通過(guò)大量對(duì)比實(shí)驗(yàn)對(duì)

2、這種算法進(jìn)行了驗(yàn)證和分析。主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)果如下：
　　 (1)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行綜述。介紹了人臉識(shí)別的基本問(wèn)題、技術(shù)流程、性能評(píng)價(jià)方法、常用人臉圖像庫(kù)及主要的人臉檢測(cè)和識(shí)別算法。重點(diǎn)介紹了基于Adaboost的人臉檢測(cè)算法、PCA算法和LDA算法。
　　 (2)介紹非負(fù)稀疏編碼理論。分別論述了非負(fù)稀疏編碼的理論根源，基本思想及求解方法。
　　 (3)采用快速Adaboost算法完成人臉圖像的檢測(cè)，分析了Adab

3、oost算法的優(yōu)勢(shì)和不足，并完成圖像的預(yù)處理工作。
　　 (4)分析非負(fù)稀疏編碼算法的優(yōu)勢(shì)和不足，加以改進(jìn)，提出一種新的特征提取算法--F-NNSC算法。非負(fù)稀疏編碼能很好的反映人眼的視覺(jué)特性，提取的基圖像局部性很強(qiáng)，但不能有效利用樣本的分類(lèi)信息。本文在人臉經(jīng)過(guò)非負(fù)稀疏編碼特征提取后，再次做LDA投影，以此利用樣本的分類(lèi)信息。實(shí)驗(yàn)表明:改進(jìn)后F-NNSC算法比非負(fù)稀疏編碼(NNSC)算法分類(lèi)性能要好，識(shí)別率比NNSC和LDA算法