稀疏表示和鑒別分析技術(shù)在人臉識別中的應(yīng)用研究.pdf

1、本論文以人臉識別為主要背景，研究了兩方面內(nèi)容。一是當(dāng)前熱門的稀疏表示技術(shù)在人臉識別中的應(yīng)用，二是經(jīng)典的代數(shù)特征提取方法—鑒別分析技術(shù)及其擴(kuò)展。
　　 稀疏表示技術(shù)源于信號處理領(lǐng)域，其基本思想是從大量基信號中挑取少量來線性重構(gòu)目標(biāo)信號以獲取更高壓縮率。過去三年，借鑒稀疏表示的思想，人們提出了全新的人臉識別框架。本文研究并豐富了稀疏表示在人臉分類和人臉特征提取中的應(yīng)用。當(dāng)前基于稀疏表示的人臉分類方法沒有充分利用稀疏表示的特性。本文2

2、.1 節(jié)從分類的角度探討了稀疏表示的可理解性，引入了一種高可理解性的混合稀疏表示用于人臉識別，并提出一種更簡單和直觀的分類法則。特征提取方面，當(dāng)前基于稀疏表示的特征提取技術(shù)沒有考慮不同類別的樣本間表示能力的差異。本文2.2 節(jié)考慮這樣一個假設(shè)，即同類樣本間能力強(qiáng)而異類樣本間表示能力弱，并基于此提出一個新的投影法則：在全局稀疏表示中，同類樣本間的表示誤差最小化，而異類樣本間的表示誤差最大化。
　　 本文第三章研究了鑒別分析技術(shù)及其

3、在不同問題背景下的擴(kuò)展。鑒別分析是一種經(jīng)典的人臉代數(shù)特征提取方法，它的目標(biāo)是通過線性投影變換，提取鑒別特征。本文從以下兩方面對其進(jìn)行了擴(kuò)展：1）在3.2 節(jié)中，我們嘗試解決在基于類特定的鑒別分析方法中出現(xiàn)的類不平衡問題。我們提出首先從大類中選取離小類最近的一個子集，再將該子集細(xì)劃成若干小類，以獲得類間平衡，再提取特征。2）本文3.3 節(jié)提出了一種新的基于人臉和掌紋的雙模態(tài)生物特征識別方法。以往方法中，不同模態(tài)的樣本在不同特征空間進(jìn)行特征