基于張量方法和壓縮感知理論的人臉識別算法研究.pdf

1、作為生物識別領(lǐng)域最常使用的判別特征，人臉識別一直以來都是人們廣泛關(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別算法，主要研究成果如下：
　?、賹最惤?jīng)典人臉識別算法的運(yùn)作原理及識別效果進(jìn)行了簡要的說明，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光照不均勻情況的處理效果。此外，對基于壓縮感知理論的幾類改進(jìn)算法的識別機(jī)理、算法流程等也作了說明。
　?、跒榱吮苊庀蛄炕僮鲗θ四様?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別算法。算法首先對人臉數(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