基于張量方法和壓縮感知理論的人臉識(shí)別算法研究.pdf

1、作為生物識(shí)別領(lǐng)域最常使用的判別特征，人臉識(shí)別一直以來(lái)都是人們廣泛關(guān)注的課題。人臉圖像的采集方式造成的數(shù)據(jù)多樣化以及個(gè)人隱私觀念的限制導(dǎo)致的樣本數(shù)不足的特點(diǎn)，使得對(duì)于低樣本和光照變化等情況的研究受到更廣泛的關(guān)注。本文對(duì)壓縮感知理論和張量思想進(jìn)行研究，提出了一種基于加權(quán)Gabor核特征的張量稀疏人臉識(shí)別算法，主要研究成果如下：
　?、賹?duì)幾類(lèi)經(jīng)典人臉識(shí)別算法的運(yùn)作原理及識(shí)別效果進(jìn)行了簡(jiǎn)要的說(shuō)明，尤其是研究正熱的壓縮感知理論和低秩恢復(fù)算法

2、。論文通過(guò)實(shí)驗(yàn)觀察了壓縮感知在人臉上的重構(gòu)效果以及魯棒主成分分析算法對(duì)光照不均勻情況的處理效果。此外，對(duì)基于壓縮感知理論的幾類(lèi)改進(jìn)算法的識(shí)別機(jī)理、算法流程等也作了說(shuō)明。
　?、跒榱吮苊庀蛄炕僮鲗?duì)人臉數(shù)據(jù)的破壞，本文將張量思想運(yùn)用到稀疏表示理論中，提出了一種基于加權(quán)核Gabor特征的張量稀疏人臉識(shí)別算法。算法首先對(duì)人臉數(shù)據(jù)做了歸一化處理，得到了由Gabor特征構(gòu)成的協(xié)方差矩陣，同時(shí)利用高斯核方法將特征數(shù)據(jù)投影到高維空間，最后將優(yōu)化