基于奇異值分解與稀疏表示的人臉識(shí)別方法.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)機(jī)器識(shí)別技術(shù)、圖形圖像技術(shù)等的快速發(fā)展，基于人臉圖像的識(shí)別問(wèn)題也成為近些年研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。與眼距、指紋、虹膜等其它生物特征識(shí)別技術(shù)相比，人臉識(shí)別技術(shù)具有準(zhǔn)確度高、自然性高等優(yōu)優(yōu)點(diǎn)。所以，人臉識(shí)別在門(mén)禁、監(jiān)控、等領(lǐng)域具有廣泛的運(yùn)用前景。
　　近幾十年來(lái)的人臉識(shí)別技術(shù)的研究，在理論方面還是實(shí)踐應(yīng)用方面都已都取得了很大的進(jìn)展，但是現(xiàn)有的人臉識(shí)別方法在理論研究和實(shí)踐應(yīng)用中都受到很多的制約。特征的選取、訓(xùn)練樣本的表示、光照和表

2、情以及姿態(tài)和遮擋的變化等等，這些影響都可能使人臉識(shí)別的不那么準(zhǔn)確。相比于其他的人臉識(shí)別技術(shù)，基于稀疏表示的人臉識(shí)別的識(shí)別率以及魯棒性都是比較好的。但是如果在特征向量的維數(shù)較小或者訓(xùn)練樣本數(shù)量較少時(shí)識(shí)別的效果是不太理想。對(duì)于這種現(xiàn)象，本文提出了一種改進(jìn)的算法，即基于奇異值分解和稀疏表示的人臉識(shí)別方法。
　　本文主要工作：
　　1，首先文中提出了一種基于整體和局部的特征提取方法，然后闡述了主要原理和算法。文中首先把人臉圖像按照某

3、些規(guī)則分成了若干個(gè)子圖像。
　　2，對(duì)各個(gè)子圖像進(jìn)行奇異值分解得到局部特征向量，然后再對(duì)整體人臉訓(xùn)練圖像進(jìn)行奇異值分解得到整體特征向量。后面主要是介紹了基于奇異值分解和稀疏表示的人臉識(shí)別方法的主要的算法流程。
　　3，具體介紹了一些求解稀疏解的方法，并且討論了在選取子圖像以及整體圖像的奇異值和向量的注意方面，用YALE人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并將本文所提出的方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果所用方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析，驗(yàn)證了本文所提出的方