基于遮擋檢測(cè)與恢復(fù)的稀疏表示魯棒人臉識(shí)別算法研究.pdf

1、人臉識(shí)別因其便捷、高效等優(yōu)點(diǎn)逐步成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)前沿應(yīng)用領(lǐng)域一個(gè)熱門(mén)話題，其應(yīng)用主要包括訪問(wèn)控制、視頻監(jiān)控、社交網(wǎng)絡(luò)、照片管理、刑事調(diào)查等方面。然而在實(shí)際應(yīng)用中，人臉識(shí)別技術(shù)往往因圖像遮擋、損壞等因素而嚴(yán)重影響算法精度，本文在現(xiàn)有研究成果基礎(chǔ)上，對(duì)稀疏表示魯棒人臉識(shí)別算法進(jìn)行了新的探索研究。
　　首先，針對(duì)消除遮擋、損壞像素區(qū)域以減少其對(duì)全局圖像分類(lèi)識(shí)別不利影響的問(wèn)題，提出基于多樣表示加權(quán)融合的動(dòng)態(tài)字典人臉識(shí)別算法，通過(guò)加強(qiáng)原始樣本

2、中等強(qiáng)度像素的作用，同時(shí)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(duì)其遮擋、損壞測(cè)試樣本圖像進(jìn)行遮擋檢測(cè)，消除所有樣本集遮擋區(qū)域生成動(dòng)態(tài)字典模型，而后進(jìn)行人臉識(shí)別。
　　其次，針對(duì)人臉圖像遮擋、損壞對(duì)分類(lèi)識(shí)別的負(fù)面影響，提出基于遮擋重建的單演二值編碼人臉識(shí)別算法，利用下采樣后的魯棒稀疏表示進(jìn)行遮擋區(qū)域檢測(cè)，通過(guò)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?lè)钦趽鯀^(qū)域像素信息進(jìn)行遮擋重建，最后